容器編排是一項快速發(fā)展的技術(shù)。目前有3個(gè)行業(yè)巨頭；Kubernetes、Docker Swarm 和 Apache Mesos。它們屬于DevOps 基礎設施管理工具的類(lèi)別，稱(chēng)為“容器編排引擎”。Docker Swarm 贏(yíng)得了廣大客戶(hù)的青睞，成為容器化的首選。Kubernetes 和 Mesos 是主要競爭對手。在這方面，他們可以提供更多的東西。它們提供了不同的可用性梯度，并具有許多不斷發(fā)展的功能。
盡管 Docker Swarm 很受歡迎，但它也有一些缺點(diǎn)和有限的功能：
- Docker Swarm 依賴(lài)于平臺。
- Docker Swarm 不提供高效的存儲選項。
- Docker Swarm 的容錯能力有限。
- Docker Swarm 監控不足。
這些缺點(diǎn)引發(fā)企業(yè)質(zhì)疑：“如何選擇合適的容器管理和編排工具？”?許多公司現在都在選擇 Docker Swarm 的替代品。這就是 Kubernetes 和 Mesos 的用武之地。要系統地檢查這種選擇，有必要查看這兩種選擇所具有的核心競爭力。因此，人們可以得出一個(gè)獨立知情的結論。
Docker Swarm、Kubernetes 和 Mesos 的特點(diǎn)
| 特征 | 碼頭工人群 | Kubernetes | 梅索斯/馬拉松 |
| 初始發(fā)布日期 | 2013 年 3 月，2019 年 7 月穩定發(fā)布 | 2015 年 7 月，2019 年 9 月 v1.16 | 2016 年 7 月，穩定版 2019 年 8 月 |
| 部署 | 基于 YAML | 基于 YAML | 獨特的格式 |
| 穩定 | 相對較新且不斷發(fā)展 | 相當成熟穩定，持續更新 | 成熟 |
| 設計理念 | 基于 Docker | 基于 Pod 的資源分組 | 基于 Linux 的 Cgroups 和控制組 |
| 支持的圖像 | Docker 映像格式 | 有限地支持 Docker 和 rkt | 主要支持 Docker |
| 學(xué)習曲線(xiàn) | 簡(jiǎn)單的 | 陡 | 陡 |
什么是 Kubernetes？
Kubernetes 于 2014 年 6 月首次發(fā)布，也稱(chēng)為 k8s。它是谷歌為云原生計算提供的容器編排平臺。就功能而言，Kubernetes 是最原生集成的可用選項之一。它背后也有一個(gè)龐大的社區。Google 將 Kubernetes 用于其 Container as a Service 產(chǎn)品，更名為 Google Container Engine。對 Kubernetes 提供擴展支持的其他平臺包括 Microsoft Azure 和 Red Hat OpenShift。它還支持 Docker 并使用基于 YAML 的部署模型。
Kubernetes的架構構建在模塊化 API 核心?之上?，允許供應商圍繞其專(zhuān)有技術(shù)集成系統。它在為應用程序開(kāi)發(fā)人員提供強大的 Docker 容器編排和開(kāi)源項目工具方面做得很好。
什么是 Apache Mesos？
Apache Mesos 的根源可以追溯到 2009 年，當時(shí)他獲得了博士學(xué)位。學(xué)生們首先在加州大學(xué)伯克利分校開(kāi)發(fā)了它。與 Kubernetes 和 Docker Swarm 相比，在管理數據中心和云資源方面，它采用了更多的分布式方法。
在處理容器管理時(shí)，它采用模塊化方法。它允許用戶(hù)在他們可以運行的應用程序的類(lèi)型和可擴展性方面具有靈活性。Mesos 允許其他容器管理框架在其上運行。這包括 Kubernetes、Apache Aurora、Mesosphere Marathon 和 Chronos。
創(chuàng )建 Mesos 是為了解決許多不同的挑戰。一個(gè)是，將數據中心資源抽象到一個(gè)池中。另一個(gè)是配置不同的工作負載并自動(dòng)化第二天的操作。最后，為正在運行的任務(wù)和新應用程序提供常青的可擴展性。它具有單獨管理各種工作負載的獨特能力，包括 Java 等應用程序組、無(wú)狀態(tài)微服務(wù)等。
容器管理：解釋
在我們決定如何選擇容器管理工具之前，必須進(jìn)一步解釋容器管理的概念。
容器管理是添加、組織和替換大量軟件容器的過(guò)程。它利用軟件自動(dòng)創(chuàng )建、部署和擴展容器。容器管理需要一個(gè)平臺來(lái)組織軟件容器，稱(chēng)為操作系統級虛擬化。該平臺無(wú)需使用復雜的相互依賴(lài)的系統架構即可優(yōu)化效率并簡(jiǎn)化容器交付。
隨著(zhù)越來(lái)越多的企業(yè)使用 DevOps 進(jìn)行更快的開(kāi)發(fā)及其應用程序，容器變得非常流行。容器管理產(chǎn)生了對容器編排的需求，這是一種更專(zhuān)業(yè)的工具。它自動(dòng)化了基于容器的應用程序的部署、管理、網(wǎng)絡(luò )擴展和可用性。
容器編排：解釋
容器編排是指管理或調度用于多個(gè)集群中基于微服務(wù)的應用程序的單個(gè)容器的自動(dòng)過(guò)程。它適用于 Kubernetes 和 Mesos。它還安排將容器部署到集群中，確定容器的最佳主機。
需要容器編排框架的一些原因包括：
- 配置和調度容器
- 容器可用性
- 容器供應和部署
- 容器配置
- 擴展容器應用以實(shí)現負載均衡
- 容器的健康監測
- 保護容器之間的交互
如何選擇容器管理和編排工具？
在決定如何有效地實(shí)施容器管理和編排時(shí)，需要考慮許多變量。最終的選擇將取決于用戶(hù)的具體要求。下面簡(jiǎn)要解釋其中的一些。
- CNI Networking：一個(gè)好的工具應該允許服務(wù)之間的簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò )連接。這是為了避免開(kāi)發(fā)人員不得不花時(shí)間在特殊用途的代碼上來(lái)查找依賴(lài)項。
- 簡(jiǎn)單性：使用的工具應該盡可能簡(jiǎn)單地實(shí)現。
- 主動(dòng)開(kāi)發(fā)：選擇的工具應該有一個(gè)為用戶(hù)提供定期更新的開(kāi)發(fā)團隊。這是由于容器編排不斷發(fā)展的本質(zhì)。
- 云供應商：選擇的工具不應與任何單一的云供應商綁定。
注意：容器編排只是 Mesos 模塊化架構可以運行的工作負載的一個(gè)示例。這種專(zhuān)門(mén)的編排框架稱(chēng)為?Marathon。它最初是為了在 Linux cgroup 容器中編排應用程序存檔而開(kāi)發(fā)的，后來(lái)在 2014 年擴展了對 Docker 容器的支持。
Kubernetes 和 Mesos 有什么區別？
Kubernetes 和 Mesos 對同一個(gè)問(wèn)題有不同的方法。Kubernetes 充當容器編排器，而 Apache Mesos 就像云操作系統一樣工作。因此，兩者之間存在一些根本差異，下表突出顯示了這些差異。
| 差異點(diǎn) | Kubernetes | 阿帕奇梅索斯 |
| 應用定義 | Kubernetes 是副本集、復制控制器、Pod 以及某些服務(wù)和部署的組合。這里，“Pod”是指一組位于同一位置的容器，被認為是部署的原子單元。 | Mesos 的應用程序組被建模為一個(gè) n 叉樹(shù)，組為分支，應用程序為葉子。它用于將多個(gè)應用程序劃分為可管理的集合，其中組件按依賴(lài)順序部署。 |
| 可用性 | Pod 分布在 Worker 節點(diǎn)之間。 | 應用程序分布在從節點(diǎn)之間。 |
| 負載均衡 | Pod 通過(guò)充當負載均衡器的服務(wù)公開(kāi)。 | 可以通過(guò)代理負載均衡器訪(fǎng)問(wèn)應用程序，即 Mesos-DNS。 |
| 貯存 | 有兩個(gè)階段 API。第一個(gè)為單個(gè)存儲后端提供抽象，例如 NFS、AWS 和 EBS 等。第二個(gè)為存儲資源請求提供抽象。這是通過(guò)不同的存儲后端來(lái)實(shí)現的。 | Marathon 容器能夠使用持久卷，它們位于創(chuàng )建它們的節點(diǎn)的本地。因此，容器總是需要在所述節點(diǎn)上運行。實(shí)驗性植絨器集成負責支持非單個(gè)節點(diǎn)本地的持久卷。 |
| 網(wǎng)絡(luò )模型 | Kubernetes 的網(wǎng)絡(luò )模型允許任何 pod 與任何服務(wù)或其他 pod 進(jìn)行通信。它需要兩個(gè)獨立的網(wǎng)絡(luò )來(lái)運行，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò )都不需要來(lái)自集群外部的連接。這是通過(guò)在集群節點(diǎn)上部署覆蓋網(wǎng)絡(luò )來(lái)實(shí)現的。 | Marathon 的 Docker 集成允許將容器端口映射到軟管端口，這是一種有限的資源。在這里，容器不會(huì )自動(dòng)獲取 IP，這只能通過(guò)與 Calico 集成來(lái)實(shí)現。需要注意的是，多個(gè)容器不能共享同一個(gè)網(wǎng)絡(luò )命名空間。 |
| 使用目的 | 它是集群領(lǐng)域新手的理想選擇，提供了一種快速、簡(jiǎn)單、輕松的方式來(lái)開(kāi)始他們的面向集群的開(kāi)發(fā)之旅。它提供了高度的多功能性和可移植性，并得到了微軟和 IBM 等少數知名供應商的支持。 | 它是大型系統的理想選擇，因為它旨在實(shí)現最大冗余。對于?Hadoop?或 Kafka 等現有工作負載，Mesos 提供了一個(gè)框架，允許用戶(hù)將這些工作負載相互交錯。它是一個(gè)更穩定的平臺，但使用起來(lái)相對復雜。 |
| 供應商和開(kāi)發(fā)商 | Kubernetes 被多家公司和開(kāi)發(fā)人員使用，并得到其他一些平臺的支持，例如 Red Hat??OpenShift?和 Microsoft Azure。 | Mesos 得到 Twitter、Apple 和 Yelp 等大型組織的支持。它的學(xué)習曲線(xiàn)陡峭且相當復雜，因為它的核心重點(diǎn)是大數據和分析。 |
結論
Kubernetes 和 Mesos 采用不同的策略來(lái)解決相同的問(wèn)題。在基于幾個(gè)特性比較它們時(shí)，我們發(fā)現與 Docker Swarm 相比，這兩種解決方案在特性和其他優(yōu)勢方面是相當的。我們可以得出的結論是，它們都是容器管理和編排的可行選擇。每個(gè)工具都可以有效地管理 docker 容器。它們都提供對容器編排的訪(fǎng)問(wèn)，以實(shí)現應用程序的可移植性和可擴展性。
在通過(guò)其 DC/OS 處理遺留系統和大規模集群環(huán)境時(shí)，Mesos 直觀(guān)的架構設計提供了很好的選擇。它還擅長(cháng)處理更具體的技術(shù)，例如使用 Hadoop 進(jìn)行分布式處理。想要構建專(zhuān)門(mén)用于 docker 容器編排的系統的開(kāi)發(fā)團隊更喜歡 Kubernetes。我們的直接比較應該讓用戶(hù)清楚地了解 Kubernetes 與 Mesos 及其核心競爭力。目的是為讀者提供相關(guān)數據和事實(shí)，以告知他們的決定。
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