# 云原生的未来
要想搞明云原生的未来,首先我们要弄明白云原生是什么。CNCF给出的定义是:
- 容器化
- 微服务
- 容器可以动态调度
我认为云原生实际上是一种理念或者说是方法论,它包括如下四个方面:
- 容器化:作为应用包装的载体
- 持续交付:利用容器的轻便的特性,构建持续集成和持续发布的流水线
- DevOps:开发与运维之间的协同,上升到一种文化的层次,能够让应用快速的部署和发布
- 微服务:这是应用开发的一种理念,将单体应用拆分为微服务才能更好的实现云原生,才能独立的部署、扩展和更新
一句话解释什么是云原生应用:云原生应用就是为了在云上运行而开发的应用
![Kubernetes 云原生的操作系统](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr4z08j6oj31p20w2n6n.jpg)
要运行这样的应用必须有一个操作系统,就像我们运行PC或手机应用一样,而Kubernetes就是一个这样的操作系统。
我们再来看下操作系统宝库哪些层次。
![操作系统层次](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr52hl4eaj31qy15en74.jpg)
- 硬件管理:可以管理CPU、内存、网络和存储
- 设备接口、虚拟化工具、实用工具
- Shell、用户界面
- 各种终端工具,如awk、sort、grep、vim等
下面是CNCF给出的云原生景观图。
![云原生景观图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr53j3aiuj32fs1dc7wi.jpg)
该图中包括云原生的各种层次的提供者和应用,通过该图可以组合出一些列的云原生平台。
- IaaS云提供商(公有云、私有云)
- 配置管理,提供最基础的集群配置
- 运行时,包括存储和容器运行时、网络等
- 调度和管理层,协同和服务发现、服务管理
- 应用层
也可以有平台提供以上所有功能,还可以有提供可观测性、分析和扩展应用。
看到这个景观图,大家觉得Kubernetes真的还只做了容器编排吗?实际上它是制定了一个标准。就像一个系统一样,所有的应用和插件都是基于它来构建的。
## Kubernetes的现状与未来
Kubernetes发展已经有3年多的时间了,它已经基本成为了容器编排调度框架的标准。它的各种抽象与资源定义已经被大家广为接受。其中最基础的调度单元Pod。
创建一个自定义资源类型需要满足的条件。
这是KubeVirt的架构图。
![KubeVirt架构图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr54de5oyj31qw14qn2x.jpg)
我们看到图中有两个是Kubernetes原生的组件,API server和kubelet,我们创建了virt-controller就是为了创建CRD的controller,它扩展了kube-controller的功能,用于管理虚拟机的生命周期,同时在每个节点上都用DaemonSet的方式运行一个virt-handler,这个handler是用于创建虚拟机的处理器,每个节点上即可用运行虚拟机也可以运行容器,只要这个节点上有virt-handler就可以运行和调度虚拟机。
### Kubernetes做了什么?
Kubernetes优秀的分布式架构设计,给我们提供了众多了可扩展接口,可以让我们很方便的扩展自己的运行时、网络和存储插件,同时还可以通过CRD管理我们自己的分布式应用。它的声明式配置方式可以让我们利用Kubernetes的原语快速的编排出一个云原生应用。
Kubernetes的资源隔离也能保证对集群资源的最大化和最优利用率。
下图中展示了Kubernetes中的资源隔离层次。
![Kubernetes中的资源隔离](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr54ztql2j329q0zwwlf.jpg)
- 容器
- Pod:命名空间的隔离,共享网络,每个Pod都有独立IP,使用Service Account为Pod赋予账户
- Sandbox:是对最小资源调度单位的抽象,甚至可以是虚拟机
- Node:网络隔离,每个节点间网络是隔离的,每个节点都有单独的IP地址
- Cluster:元数据的隔离,使用Federation可以将不同的集群联合在一起
Kubernetes中的基本资源类型分成了三类:
- 部署:Deploymnt、ReplicaSet、StatefulSet、DaemonSet、Job、CronJob
- 服务:Service、Ingress
- 存储:PV、PVC、ConfigMap、Secret
在最近一届的KubeCon & CloudNativeCon上Operator已经变得越来越流行。下面是OpenEBS的一个使用Operator的例子。
![OpenEBS 控制平面架构](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr56m7z2sj31y010y17y.jpg)
OpenEBS是一款容器化存储,它基于Ceph构建,容器化存储最大的好处就是复用Kubernetes的资源类型,简化存储应用的部署,将单体的存储拆分为“微服务化”的存储,即每个应用在声明PV的时候才会创建存储,并与PV的生命周期一样都是独立于应用的。
OpenEBS的存储也是分控制平面和数据平面的,下图是OpenEBS的架构图。
![OpenEBS 的存储卷管理](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr57nm2mnj31xk11qqej.jpg)
黄色部分是OpenEBS的组件(除了kube-dashboard),它是使用Kubernetes的各种原语和CRD来创建的,架构跟Kubernetes本身也很类似。
用户在使用OpenEBS的StorageClass创建PV的时候,OpenEBS会为每个PV创建一个用户管理该PV的Deployment,这个Deployment再来创建存储副本,每个PV的存储副本都可以不同,这取决的用户如何定义的StorageClass。这样就可以将原来的单体存储拆分为微服务化的存储。
上面说到了Operator的一个应用,下面再来看一个我们之前在Kubernetes中部署Hadoop YARN和Spark的例子。
![Hadoop YARN 迁移到 Kubernetes的示例](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr58ebf2lj323o11219r.jpg)
![Spark on Yarn with Kubernetes](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr59gzzwsj32gg16k4qp.jpg)
Kubernetes始于12因素应用的PaaS平台,它是微服务的绝佳部署管理平台,基于它可以应用多种设计模式。它的未来将变成什么样呢?
![云原生与12因素应用](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5arzvetj31no12mdre.jpg)
- Service Mesh:解决微服务治理问题
- Auto Pilot:自动驾驭能力,服务自动扩展,智能运维
- FaaS/Serverless:用户无需再关注底层平台,只需要部署服务,根据服务的资源消耗和使用时间付费
**Serverless的发展**
为了实现上述的各种能力,急需解决的就是基于Kubernetes的持续集成和发布问题。
当前出现了一系列的基于Kubernetes的CI/CD工具,如Jenkins-x、Gitkube,它提供了从代码提交、自动编译、打包镜像、配置注入、发布部署到Kubernetes平台的一系列自动化流程。
甚至出现了像ballerina这样的云原生编程语言,它的出现就是为了解决应用开发到服务集成之间的鸿沟的。它有以下几个特点。
![云原生编程语言](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5c8bwmtj31ou152qc3.jpg)
- 使用云原生语义的DSL
- 注解式配置
- 序列图式操作
- 支持微服务的治理
要完成云的集成CI/CD,或者用一个词代替来说就是GitOps的需求越来越强烈。
![Gitkube](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5bulhuhj329m10iwua.jpg)
### Kubernetes没有做什么
看下这张图中的两个服务,它们使用的是kube-proxy里基于iptables的原生的负载均衡,并且服务间的流量也没有任何控制。
![Kuberentes中的流量管理](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5dsurx6j320i140tpf.jpg)
Kubernetes缺少的最重要的一个功能就是微服务的治理,微服务比起单体服务来说使得部署和运维起来更加复杂,对于微服务的可观测性也有更高的要求,同时CI/CD流程Kubernetes本身也没有提供。
## Service Mesh
Service Mesh是一个专用的基础设施层,它能够将微服务的治理层应用层下沉到基础设施层,将原来开发人员很多活给分担出去,让开发人员更注重业务逻辑和应用的性能本身,将服务治理的能力交给平台来解决。使用Service Mesh能够提供安全的服务间通讯、在服务间通讯应用各种策略实现灰度发布、流量切分等功能,它还能适配多语言,让微服务应用无感知的迁移到云原生。
这是Istio在Kubenetes中创建的各种CRD,这些CRD有些是作为路由策略、有些是做监控指标和权限控制的。
这是Istio Service Mesh的架构图。
![Istio Service Mesh架构图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5exqm7kj320u18mh2t.jpg)
- Pilot:提供用户接口,用户可以通过该接口配置各种路由规则,Pilot还可以通过适配器获取平台上各种服务之间的管理,Evnoy这个使用Sidecar方式部署到每个应用pod中的进程会通过Pilot中的Envoy API获得平台上各个服务之间的管理,同时也会应用用户配置的路由规则。
- Mixer:获取各种平台属性,服务间通讯时会先访问Mixer兼容各平台的属性信息,如quota、访问控制和策略评估,将服务间的访问信息记录后上报到mixer形成遥测报告。
- 每个Pod上还有SA和SPIFFE做权限管控。
Service Mesh实际上为了解决社会分工问题,它本身是为了解决微服务的治理。
![Service Mesh架构](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5fxzoltj32f81akqr2.jpg)
Pilot和控制平面是为了运维人员准备的。
数据平面是为开发人员准备的。
Isito在每个上下游服务之间部署一个Envoy,Envoy中有几个基本的服务发现服务,监听器即Envoy要转发的流量端口,Endpoint是要转发的目的地,Cluster是一系列Endpoint用来做负载均衡,Route是定义各种路由规则,每个Envoy进程里可以设置多个Listener。
![Envoy proxy架构图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5gloob0j31vi18017p.jpg)
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本文根据 [Jimmy Song](https://jimmysong.io) 于2018年5月20日在[第四届南京全球技术周](http://njsd-china.org/)上【互联网技术专场】上的题为【云原生应用的下一站】的演讲的部分内容的文字整理而成。
- 序言
- 云原生
- 云原生(Cloud Native)的定义
- CNCF - 云原生计算基金会简介
- CNCF章程
- 云原生的设计哲学
- Play with Kubernetes
- 快速部署一个云原生本地实验环境
- Kubernetes与云原生应用概览
- 云原生应用之路——从Kubernetes到Cloud Native
- 云原生编程语言
- 云原生编程语言Ballerina
- 云原生编程语言Pulumi
- 云原生的未来
- Kubernetes架构
- 设计理念
- Etcd解析
- 开放接口
- CRI - Container Runtime Interface(容器运行时接口)
- CNI - Container Network Interface(容器网络接口)
- CSI - Container Storage Interface(容器存储接口)
- Kubernetes中的网络
- Kubernetes中的网络解析——以flannel为例
- Kubernetes中的网络解析——以calico为例
- 具备API感知的网络和安全性管理开源软件Cilium
- Cilium架构设计与概念解析
- 资源对象与基本概念解析
- Pod状态与生命周期管理
- Pod概览
- Pod解析
- Init容器
- Pause容器
- Pod安全策略
- Pod的生命周期
- Pod Hook
- Pod Preset
- Pod中断与PDB(Pod中断预算)
- 集群资源管理
- Node
- Namespace
- Label
- Annotation
- Taint和Toleration(污点和容忍)
- 垃圾收集
- 控制器
- Deployment
- StatefulSet
- DaemonSet
- ReplicationController和ReplicaSet
- Job
- CronJob
- Horizontal Pod Autoscaling
- 自定义指标HPA
- 准入控制器(Admission Controller)
- 服务发现
- Service
- Ingress
- Traefik Ingress Controller
- 身份与权限控制
- ServiceAccount
- RBAC——基于角色的访问控制
- NetworkPolicy
- 存储
- Secret
- ConfigMap
- ConfigMap的热更新
- Volume
- Persistent Volume(持久化卷)
- Storage Class
- 本地持久化存储
- 集群扩展
- 使用自定义资源扩展API
- 使用CRD扩展Kubernetes API
- Aggregated API Server
- APIService
- Service Catalog
- 资源调度
- QoS(服务质量等级)
- 用户指南
- 资源对象配置
- 配置Pod的liveness和readiness探针
- 配置Pod的Service Account
- Secret配置
- 管理namespace中的资源配额
- 命令使用
- Docker用户过度到kubectl命令行指南
- kubectl命令概览
- kubectl命令技巧大全
- 使用etcdctl访问kubernetes数据
- 集群安全性管理
- 管理集群中的TLS
- kubelet的认证授权
- TLS bootstrap
- 创建用户认证授权的kubeconfig文件
- IP伪装代理
- 使用kubeconfig或token进行用户身份认证
- Kubernetes中的用户与身份认证授权
- Kubernetes集群安全性配置最佳实践
- 访问Kubernetes集群
- 访问集群
- 使用kubeconfig文件配置跨集群认证
- 通过端口转发访问集群中的应用程序
- 使用service访问群集中的应用程序
- 从外部访问Kubernetes中的Pod
- Cabin - Kubernetes手机客户端
- Kubernetic - Kubernetes桌面客户端
- Kubernator - 更底层的Kubernetes UI
- 在Kubernetes中开发部署应用
- 适用于kubernetes的应用开发部署流程
- 迁移传统应用到Kubernetes中——以Hadoop YARN为例
- 最佳实践概览
- 在CentOS上部署Kubernetes集群
- 创建TLS证书和秘钥
- 创建kubeconfig文件
- 创建高可用etcd集群
- 安装kubectl命令行工具
- 部署master节点
- 安装flannel网络插件
- 部署node节点
- 安装kubedns插件
- 安装dashboard插件
- 安装heapster插件
- 安装EFK插件
- 生产级的Kubernetes简化管理工具kubeadm
- 使用kubeadm在Ubuntu Server 16.04上快速构建测试集群
- 服务发现与负载均衡
- 安装Traefik ingress
- 分布式负载测试
- 网络和集群性能测试
- 边缘节点配置
- 安装Nginx ingress
- 安装配置DNS
- 安装配置Kube-dns
- 安装配置CoreDNS
- 运维管理
- Master节点高可用
- 服务滚动升级
- 应用日志收集
- 配置最佳实践
- 集群及应用监控
- 数据持久化问题
- 管理容器的计算资源
- 集群联邦
- 存储管理
- GlusterFS
- 使用GlusterFS做持久化存储
- 使用Heketi作为Kubernetes的持久存储GlusterFS的external provisioner
- 在OpenShift中使用GlusterFS做持久化存储
- GlusterD-2.0
- Ceph
- 用Helm托管安装Ceph集群并提供后端存储
- 使用Ceph做持久化存储
- 使用rbd-provisioner提供rbd持久化存储
- OpenEBS
- 使用OpenEBS做持久化存储
- Rook
- NFS
- 利用NFS动态提供Kubernetes后端存储卷
- 集群与应用监控
- Heapster
- 使用Heapster获取集群和对象的metric数据
- Prometheus
- 使用Prometheus监控kubernetes集群
- Prometheus查询语言PromQL使用说明
- 使用Vistio监控Istio服务网格中的流量
- 分布式跟踪
- OpenTracing
- 服务编排管理
- 使用Helm管理Kubernetes应用
- 构建私有Chart仓库
- 持续集成与发布
- 使用Jenkins进行持续集成与发布
- 使用Drone进行持续集成与发布
- 更新与升级
- 手动升级Kubernetes集群
- 升级dashboard
- 领域应用概览
- 微服务架构
- 微服务中的服务发现
- 使用Java构建微服务并发布到Kubernetes平台
- Spring Boot快速开始指南
- Service Mesh 服务网格
- 企业级服务网格架构
- Service Mesh基础
- Service Mesh技术对比
- 采纳和演进
- 定制和集成
- 总结
- Istio
- 安装并试用Istio service mesh
- 配置请求的路由规则
- 安装和拓展Istio service mesh
- 集成虚拟机
- Istio中sidecar的注入规范及示例
- 如何参与Istio社区及注意事项
- Istio教程
- Istio免费学习资源汇总
- 深入理解Istio Service Mesh中的Envoy Sidecar注入与流量劫持
- 深入理解Istio Service Mesh中的Envoy Sidecar代理的路由转发
- Linkerd
- Linkerd 使用指南
- Conduit
- Condiut概览
- 安装Conduit
- Envoy
- Envoy的架构与基本术语
- Envoy作为前端代理
- Envoy mesh教程
- SOFAMesh
- SOFAMesh中的Dubbo on x-protocol
- SOFAMosn
- 使用 SOFAMosn 构建 SOFAMesh
- 大数据
- Spark standalone on Kubernetes
- 运行支持Kubernetes原生调度的Spark程序
- Serverless架构
- 理解Serverless
- FaaS-函数即服务
- OpenFaaS快速入门指南
- 边缘计算
- 人工智能