各大公司容器云的技术栈对比

郑昀编著于2015/10/20

目前来看，几家历史包袱较重的公司都选择不让上层应用感知到底层是 VM 还是容器，所以都改了 docker 内核，如360、点评、汽车之家。最后附上我们的容器私有云技术栈以及系统截图。

点评容器技术栈

• 2014年启动基于 docker 搭建私有云，之前谈不上使用过私有云

• 运维工具：Puppet

• NATS+Nginx+Zookepper：

• 组件之间的交互使用了 NATS，通过消息的『发布-订阅』模型，将各个组件之间的耦合最小化

• 对于Web类型的应用，通过和 Nginx 暴露的 Restful 接口交互，完成实例在集群内的注册以及注销。对于服务类型的应用，通过在 ZooKeeper 上注册和注销服务IP和端口，便于服务客户端发现和更新该服务

• 技术改造：

• 由于不愿意让技术人员感知到从 KVM 到 Docker 的转换，所以做了不少工作（注：主要还是不愿意影响原有业务和发布流程）

• 更改了 Docker 底层代码，让其从推荐的微服务架构演变到目前的『虚拟机』架构。开发和运维可以通过 IP 直接访问到 Docker『虚拟机』，基于IP的应用基础架构也不需要开发和运维做剧烈的改变

• 使用情况：

• 基本上除搜索和数据库以外，点评现有的业务大多都有跑到容器上的

• 监控改造：

• 通过收集 CGroups 和容器实例的实时信息，将内存、CPU、网络等源源不断地上报到 CAT，再由 CAT 提供查询，检索和展示。也可以做报警

• 组网：

• Bridge Networking 工作在 level 2 的模式，使公共 IP 得以暴露出来，这部分是做了定制的

 

360容器技术栈

• 运维工具：集群变更用 Puppet（master/slave）

• 持续集成：jenkins（master/slave）+mesos+marathon+zookeeper

• 

• 技术改造：

• docker 底层改造

• 能够设置 btrfs 磁盘限额，网络限速，IO 限制

• 容器独立IP

• 容器内多进程

• registry V2

一些优化细节：

• 利用 Jenkins master-多个slave 缩短构建时间：

• 分布式提高 build 性能

• slave 记忆利用 cache

• 利用 btrfs 和 ssd 缩短构建时间：

• devicemapper 换成 btrfs

• sas 硬盘换成 ssd 的

 

UCloud容器技术栈

• docker版本：1.1.1，1.8.2

• 发行版：centos 6.x

• k8s版本：1.0.6

• 实践经验：

• docker日志：日志打印耗费性能，最好关闭 logdriver，将日志打印在后台

• docker daemon：centos 6.3 service stop 耗时长，需要5分钟，是 init-scripts 的 bug

• docker网络：

• NAT模式下会启用 nf_conntrack 造成性能下降，可以调节内核参数

• 合理设置 ulimit

• docker镜像：

• 制作镜像时，commit 的信息要简单明了

• 编写 dockerfile 规范，减少镜像层数，基础部分放前面

• 分地域部署镜像 registry

 

汽车之家容器技术栈

• docker版本：1.6.2

• linux发行版：centos 6.4 kernel 3.10和4.0

• registry V2

• 构建：

• 有单独机器做构建

• 基于centos:7+systemd+zabbix

• 

• Docker Hub

• Docker Registry 2.0

• Registry 本身不能够高可用，Nginx 负载多个 Registry

• 使用网络存储共享镜像

• 配置 Mirroring，获取官网镜像

• 

• Docker应用-网络问题

• Docker 目前提供的网络模式不适合业务环境

• --iptables =false

• 修改 Docker 内核改成静态 IP 模式

• IP 是通过容器名字为标识从 IP Pool 获取

• 

 

蚂蚁金服PAAS docker提到的迁移问题

• 老应用迁移的痛

• 谁来写Dockerfile并制作应用镜像

• 蚂蚁线上已经有上千应用，几千开发人员，很难一下推动他们都学习 docker，切换到新的研发模式下

• 如果需要开发人员写 dockerfile，会影响推广效率

• 蚂蚁原有的运维/监控/SCM/财务等系统都是以 vm 为纬度的

• 基于 docker 的运维发布系统与原有系统对接比较麻烦

• 以往运维都是先申请一批机器，测试网络正常后备用，上线前再决定跑什么应用

• 发布应用不重启 vm，所以也不希望重启 container；

• 怎么尽量保证开发测试环境与生产环境一致

• 应对策略

• 开发辅助工具帮助研发同学编译应用/自动生成 dockerfile/制作镜像并搭建测试环境

• 把 CAAS 当作轻量级的 IAAS，让运维把 container 当作轻量级 vm 用，便于和已有系统对接

• 使用通用的 sofa4/sofa3 container，可以不需要制作应用镜像

• 在基础镜像中集成 sshd，运行运维 ssh 到 container 中

• 使用 supervisor 启动应用和相关监控/运维 agent

• 提供 webconsole 允许开发人员登录 container 查看日志/进行一定权限的 操作

• 使用 data container 避免本地 mount

 

最后列举一下我们技术团队的容器私有云技术栈

截止到2015年9月，窝窝容器管理集群的技术栈包括以下内容：

1. mesos（资源调度）

2. marathon（服务编排）

3. chronos（分布式计划任务）

4. docker（容器引擎）

5. consul+registrator（服务注册和发现）

6. haproxy（负载均衡）

7. prometheus（服务监控）（注：同时数据也会推送到天机系统的 OpenTSDB 里）

8. nagios/zabbix（节点监控）

9. salt（节点配置管理）

10. cobbler（节点自动化装机）

11. ELK（日志收集分析）

窝窝持续集成管理平台在这些技术的基础上，实现了我们的集群管理、容器管理、应用管理等业务流程。

一些系统截图如下所示：

 

 

 

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