深入浅出Mesos

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云计算和大数据是这个时代的主题。这个主题是由数据挖掘、算法、微服务等具体的活动或者业务组成的，进而它们可以分解为离线或实时的任务。这些任务可能是长时间运行的、定时执行的，亦或是短时间内一次执行即结束的。每个任务都需要CPU和内存资源来处理，这些资源很可能是跨主机的，甚至是跨数据中心的。那么，面对光鲜亮丽的时代主题，我们该如何设计和实现任务的调度和资源的分配呢？答案是不需要这样做，因为我们有Mesos。

Mesos是为软件定义数据中心而生的操作系统，跨数据中心的资源在这个系统中被统一管理。Mesos非常智慧和优雅地以Framework的形式，提供了的两级调度机制，将任务的调度和执行分离。前面提到的各种类型的任务，在调度阶段，由Framework的调度器以资源邀约的形式向Mesos Master申请资源；在执行阶段，由Framework的执行器执行任务。Mesos帮助我们解决了错综复杂的任务调度和资源管理的问题后，我们可以专注于实现自己的任务，进而完成云计算和大数据业务。

Mesos的意义不止与此，它为我们带来了一个生机勃勃的生态环境。基于现有的Framework，我们可以使用Marathon跑长时间运行的（微）服务，使用Chronos运行批量任务，使用Spark做大规模数据处理，使用Cassandra实现数据存储。这些Mesos生态中的系统都基于两级调度机制，实现了Framework。Mesos的这种插件式的Framework，使其自身轻盈，使其生态蓬勃。

同Borg相比，Mesos更亲民，我们摸得着看得见；同Omega相比，Mesos更现实，曲调虽然不算高山流水，却能奏完每个篇章；与Kubernates相比，Mesos更成熟；Mesos之于Hadoop，计算模型上使用Spark超越了MapR，资源管理上，是YARN模仿的样板。

自2009年，诞生于加州大学伯克利分校的AMPlab，Meosos在不断地完善其生态系统。创始人Benjamin Hindman以首席架构师的身份，参与着Mesos背后的商业实体公司Mesosphere的建设，通过推出数据中心操作系统（DCOS）产品，不断降低Mesos的使用门槛，提高生产率；创始人Andy Konwinski和Matei Zaharia是Spark背后的商业实体公司Databricks的联合创始人。这样的生态体系和商业形式，为开发者带来了更多的信心和参与其中的兴趣。

目录

• 深入浅出Mesos（一）：为软件定义数据中心而生的操作系统
• 深入浅出Mesos（二）：Mesos的体系结构和工作流
• 深入浅出Mesos（三）：持久化存储和容错
• 深入浅出Mesos（四）：Mesos的资源分配
• 深入浅出Mesos（五）：成功的开源社区
• 深入浅出Mesos（六）：亲身体会Apache Mesos
• Apple使用Apache Mesos重建Siri后端服务
• Singularity：基于Apache Mesos构建的服务部署和作业调度平台
• Autodesk基于Mesos的可扩展事件系统
• Myriad项目: Mesos和YARN 协同工作

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