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  • iaas和paas常见技术

    千次阅读 2015-05-11 11:28:08
    1、openstack VS hadoop以及KVM、xen、Docker等常见的几种虚拟化技术的比较

    1、openstack VS hadoop

    OpenStack主要的目的是云计算管理平台,包括 云计算(Compute)、 网络(Network)、对象存贮(Object Store)、镜像文件存储 (Image)、身份认证(Authentication)、BlockStorage 以及前端UI 。

    OpenStack的每个模块都对外提供API,可以独立供云用户调用,在OpenStack内部,每个模块之间的相互调用也是用这些API.

    The OpenStack project as a whole is designed to “deliver(ing) a massively scalable cloud operating system.”

    而 The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage. Rather than rely on hardware to deliver high-availability, the library itself is designed to detect and handle failures at the application layer, so delivering a highly-available service on top of a cluster of computers, each of which may be prone to failures. Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
    那么,Hadoop和MapReduce区别:
    Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放,所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。
    MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。例如,在一个关系数据库中,使用一种集合语言执行查询,如SQL。告诉语言想要的结果,并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++,Java),一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型,MapReduce就是另外一种。
    MapReduce和Hadoop是相互独立的,实际上又能相互配合工作得很好。

    2.多种主流虚拟机软件:KVM、LXC、QEMU、Hyper-V、VMware、XenServer比较

    OpenStack因Open而开放,因组件而灵活,因包容而博大。有计算、网络、对象存储、块存储、身份、镜像服务、门户、测量、部署编排、数据库服务等等组件,有的组件可以根据需要选择安装,组网结构也很灵活、多样。实现了支持接入多种主流虚拟机软件:KVM、LXC、QEMU、Hyper-V、VMware、XenServer,也可以自行开发插件接入其他的虚拟化软件
    ## 关于XEN 与 VMware ESXi,Hyper-V 以及 KVM 特点比较:
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d834cf301013tqd.html 介绍的比较详细。

    虚拟化技术和qemu/kvm的关系:

    QEMU是一套由Fabrice Bellard所编写的模拟处理器的自由软件。它与Bochs,PearPC近似,但其具有某些后两者所不具备的特性,如高速度及跨平台的特性。经由kqemu这个开源的加速器,QEMU能模拟至接近真实电脑的速度。
    KVM和QEMU的关系

    准确来说,KVM是Linux kernel的一个模块。可以用命令modprobe去加载KVM模块。加载了模块后,才能进一步通过其他工具创建虚拟机。但仅有KVM模块是 远远不够的,因为用户无法直接控制内核模块去作事情,你还必须有一个运行在用户空间的工具才行。这个用户空间的工具,kvm开发者选择了已经成型的开源虚拟化软件 QEMU。说起来QEMU也是一个虚拟化软件。它的特点是可虚拟不同的CPU。比如说在x86的CPU上可虚拟一个Power的CPU,并可利用它编译出可运行在Power上的程序。KVM使用了QEMU的一部分,并稍加改造,就成了可控制KVM的用户空间工具了。所以你会看到,官方提供的KVM下载有两大部分(qemu和kvm)三个文件(KVM模块、QEMU工具以及二者的合集)。也就是说,你可以只升级KVM模块,也可以只升级QEMU工具。这就是KVM和QEMU 的关系。
    kvm和qemu关系图

    Docker &openstack

    原文链接:https://www.ustack.com/blog/do-i-need-docker-also-with-openstack/
    简单来说,Docker提供了一种程序运行的容器,同时保证这些容器相互隔离。虚拟机也有类似的功能,但是它通过Hypervisor创建了一个完整的操作系统栈。不同于虚拟机的方式,Docker依赖于Linux自带的LXC(Linux Containers)技术。LXC利用了Linux可以对进程做内存、CPU、网络隔离的特性。Docker镜像不需要新启动一个操作系统,因此提供了一种轻量级的打包和运行程序的方式。而且Docker能够直接访问硬件,从而使它的I/O操作比虚拟机要快得多。Docker可以直接跑在物理服务器上,这引起大家的疑问:假如已经用了Docker,还有必要使用OpenStack吗?

    最近Boden Russell在DockerCon上做了关于Docker和KVM的性能测试对比图表。和预期的一样,启动KVM和Docker容器的时间差异非常显著,而且在内存和CPU利用率上,双方差距非常大,如下表所示。

    docker3

    双方巨大的性能差异,导致了在相同工作负载下,KVM需要更多的CPU和内存资源,导致成本上升。

    观点如下:

    1,这个问题和OpenStack没有直接的联系,也可以套在其他云平台上。大家为什么会拿Docker和OpenStack做比较的原因是:OpenStack是私有云环境中最流行的云平台,在私有云环境中,大家认为可以把Docker作为另一种选择。

    2,有关于Hypervisor的误区:

    很多KVM和Docker的性能测试的对比跟OpenStack一点关系都没有,因为OpenStack只是一种框架。事实上这种性能测试(不管是KVM还是Docker)是跑在OpenStack下,这表明了KVM和Docker可以共存。当使用OpenStack去管理Docker情况下,Docker和OpenStack的争论是没有意义的。

    docker4

    3,云平台提供一个完整管理数据中心的解决方案,至于用哪种hypervisor或container只是云平台中的一个小部分。像OpenStack这样的云平台包含了多租户的安全、隔离、管理、监控、存储、网络等其他部分。云数据中心的管理需要很多服务支撑,但这和用Docker还是KVM其实没多大关系。

    4,Docker不是一个全功能的VM, 它有很多严重的缺陷,比如安全、Windows支持,因此不能完全替代KVM。现在Docker社区一直在弥补这些缺陷,当然这会带来一定的性能损耗。

    5,原生hypervisor的性能、容器化的性能、应用的性能是不一样的东西,相互对比没有意义。
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    6,把Docker容器打包进KVM镜像中对Docker运行几乎没有影响。这种架构通常是用hypervisor来管理计算资源,而像Heat、Cloudify、Kubernetes这样的的orchestration layer都用于管理在hypervisor中的docker容器。

    结论:

    正确看待OpenStack、KVM、Docker的方式应该是: OpenStack用于管理整个数据中心,KVM和Docker作为相应的补充,KVM用于多租户的计算资源管理,Docker Container用于应用程序的打包部署。

    在这种场景下,Docker的作用是:

    1,Docker提供一种特定的软件打包方式,使得软件可以保持在相同的环境下运行。

    2,Docker为微服务提供了很好的容器。

    3,Docker在OpenStack、裸机上运行几乎一样。

    总得来说,对于大部分的应用场景,使用那种云平台都可以。比如我要给一个DevOps小组提供自动化开发和测试环境,我会考虑直接在物理服务器上跑Docker。

    Orchestration对于这两种环境(OpenStack和Docker)是很好的抽象工具。

    使用Docker的Orchestration框架的好处是可以在任意时候在OpenStack和裸机环境中切换,也就是说你可以指定Docker跑在OpenStack或裸机环境中。OpenStack Orchestration工具Heat从Icehouse版本开始支持Docker。Cloudify是一个基于开源TOSCA 的Orchestration,它可以跑在openstack、VMwara、AWS、裸机环境中,最近也支持Docker。

    虚拟机中对网络进行虚拟,或者说如何连接网络的。

    一般虚拟机虚拟网络的设置主要包括三种方式。主要如下:
    ## NAT模式
    也有人称此种模式为host模式。在这种模式下虚拟机可以理解成没有自己的独立网卡。所有访问虚拟机的请求其实是直接发送给宿主机,然后通过访问宿主机转发到虚拟机上的。相应的虚拟机访问其他网络,也是先转发到宿主机然后在转发出去。对于宿主机之外的网络,是不知道该虚拟机存在的。
    ## Bridge模式
    桥接模式是使用比较多的模式,它是虚拟机拥有自己的独立网卡和IP,然后通过借用宿主机的网卡对外连接网络。它把宿主机的网卡当作了一种桥,通过这个桥连接外网的世界。在这种模式下,可以简单的理解成虚拟机和宿主机是两个不同的机器,有独立IP可以相互访问。对于虚拟机的IP获取,一般可以直接指定也可以通过DHCP获取得到。
    ## Internal模式
    这个是把虚拟机之间的网络和主机的网络隔离开来。虚拟机是一片网络,主机也是一片网络,彼此之间不能相互访问。

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  • 参考链接: 详解主流PaaS软件平台和产品
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  • 最近几年很多公司实现了从VMware等传统虚拟化到IaaS的转型,很多公司正在或者已经建立PaaS平台。那么从项目研发角度看,PaaS产品的系统功能应该主要涵盖哪些,又该如何更好的为应用研发人员服务呢?本文由云计算专家...

    最近几年很多公司实现了从VMware等传统虚拟化到IaaS的转型,很多公司正在或者已经建立PaaS平台。那么从项目研发角度看,PaaS产品的系统功能应该主要涵盖哪些,又该如何更好的为应用研发人员服务呢?本文由云计算专家bryan根据社区活动中的分享交流所整理。


    一.PaaS建设的意义何在,能够给企业带来哪些价值?


    1.实现应用运行环境的标准化,提升交付速度:通过容器的镜像技术保证开发测试和生产等诸多标准化,避免因应用运行环境不一致带来的各种故障和问题,同时,通过服务编排实现运行环境的自动化运维和快速交付,避免传统方式的应用系统运行复杂、交付周期较长等问题;

    2.实现运维过程的高度自动化,降低运维成本:PaaS平台提供多种自动化运维工具管理应用集群系统,比如智能负载可以实时观测集群节点的变化并智能修改路由配置,自动伸缩可以实现不同业务负载下集群规模的自动调整等,多种管理功能的自动化减少人工运维工作量,节省运维成本;

    3.有效提升基础资源的管理水平和硬件利用效率:PaaS平台资源的容器是基于操作系统的虚拟化,与IaaS基础环境实现解耦,平台自身的实现多数是应用较广的开发框架和标准API,能够有效提升资源管理水平,有效避免厂商绑定;同时,合理调整单个操作系统之上容器密度的有效部署,可以更好提升资源使用率,降低硬件采购成本;

    4.有效实现软件研发的技术路径统一和把控研发质量:通过运行环境的标准化可真正做到全公司技术路线的精细把控,做到统一不同项目组的技术研发路线,通过部署工具的统一可以做到CI/CD思想的有效落地实施,有效提升软件研发过程的质量把控水平;

    5.有效提升公司IT架构治理:相较于传统开发运维各司其职的模式,PaaS能有效实现devops思维的落地实施,推动企业IT流程和人员架构的企业治理,更好的提升IT部门各个研发团队的整体技术水平,从而更好的响应业务需求。


    二. PaaS的主要技术有哪些?企业如何进行建设?


    PaaS主要以容器云形式实现,容器云依赖容器基础技术,目前常见的有Docker和garden两种类型,其中BAT、京东、华为和网易等互联网公司,还有一些大型商业银行更多的选择docker技术,当然也不乏garden成功案例,但较之docker案例相对较少。

    独木难成林,容器要云化形式提供服务,必须以多个容器形成集群的方式,此时如何管理和调度集群是一个重要的任务,这个任务由编排引擎进行实现,目前比较流行的有kubernetes、swarm等。因此“容器技术+编排引擎”构成了容器云最初始的框架,当然要达到企业级应用还需要做更多企业级的功能,所以就出现了诸如openshift、阿里飞天、华为等各种以开源软件为基础构建的多种产品。

    那么企业在建设云的过程中需要考虑几个问题:

    1)容器技术的选择:尽量选择市场比较流行的开源社区和生态发展比较完善的技术,编排引擎的框架选择遵循同样道理;

    2)建设模式:一种方式是购买产品进行企业落地化定制化,一种方式是基于开源框架自研,两种方式各有优劣,需要结合企业自身特点进行总体考虑;

    3)建设规划:PaaS的建设涵盖很多方面,甚至需要企业流程和企业IT架构的梳理和调整,因此对大中型企业来讲不可能一蹴而就,需要一个循序渐进的过程,这也与企业发展和自身技术特点有关系


    三. 容器云的负载均衡如何选择?


    负载均衡有硬件F5和软件HAProxy、nginx等。F5的特点是价格贵、性能好,一般在物理机和虚拟机化时间做LB;nginx是一款HTTP服务器和反向代理服务器,可以提供7层负载均衡能力,主要应用场景有web服务器、反向代理、负载均衡等

    HAProxy是一款专业的负载均衡软件,可提供4/7层负载均衡,比nginx负载均衡性能好,并发上也优于nginx。负载均衡的选择需要和企业自身特点和具体业务场景相关联,在PaaS的企业级产品中更多的选择HAproxy


    四. PaaS的日志和监控如何进行处理?


    PaaS平台的日志和监控和传统架构的管理方式没有本质区别。日志的获取或采用安装agent、或采用工具导出,业界已经都有很多成熟的产品和案例可以借鉴;监控分两部分,先要解决“监”的问题,同样也需要利用工具抓取信息,然后解决“控”,要么利用自动化运维的模式,要么采用手工的模式,目的其实一样,区别在于成本控制。

    PaaS可以从系统、网络、服务、应用监控4个层面入手:

    1.系统主要指底层基础资源,如磁盘、CPU、硬件或IaaS等基础资源

    2.网络一般采用SDN的方式实现,监控比较复杂,主要有连通性、流量、7层状态码等

    3.服务主要是指PaaS中的各种中间件服务服务,比如数据库服务、缓存服务、web应用服务等

    4.应用监控是最上层的也是非常重要的,比如应用服务质量、响应时间、请求成功率等


    五. PaaS如何更好的实现CI/CD,实现应用敏捷开发


    PaaS平台的一个核心理念是为应用提供各种基础中间件服务和进行应用集群的管理。devops是一种贯彻项目研发全生命周期的软件研发理论,打破传统的研发部门和运维部门泾渭分明的现象,尽量实现团队将研发和运维进行统一结合的模式,这种理念落地实施需要借助一定工具。CI是持续集成,可以实现代码自动化的静态检查、动态检查、安全检查和单元测试、集成测试等功能,从而实现代码的尽快尽早集成,减少后期发现问题的概率、降低项目风险;CD是持续部署或者持续发布,这种持续部署采用自动化工具,能够有效提高系统环境的部署效率和升级更新时业务的连续性。

    jenkins可视作一个平台,在这个平台中一方面可以用户定制各种插件,一方面可以将所有的工作以流程化的形式(pipeline)串联起来。这样可以将CI/CD的思维通过jenkins的落地实施来贯彻执行,同时CI/CD有多种自动化管理功能,而PaaS中的相关系统部署或者更新升级或者项目研发过程使用的环境都可以自动化,于是二者可以很好的进行关联。

    Devops理念的落地实现,可通过jinkins中配置自动化的CI/CD流程,更好的与PaaS进行深度集成,从而提高软件研发效率和软件研发质量。详情可以参考链接


    六. PaaS的研究过程中有哪些关键技术点和难点,一般市场是如何选择的?


    PaaS作为一个综合性的平台,在以”容器+编排引擎”的基础上有诸多关键技术点和难点,本次主要以开源框架和一些市场产品为依托,主要讲述关键点的实现

    1.容器技术的选择:容器技术是整个平台的基石,犹如开发web需要选择开发语言一样,目前有docker和garden两种主流技术,自研技术选择时尽量选择技术相对成熟、企业应用案例相对较多、技术生态圈发展更多的技术,一般建议选择docker,如果华为的PaaS产品初期选择garden,目前也已转向了docker,docker已经成为一种事实上的标准。

    2.编排引擎的选择:编排引擎的选择一般会依赖容器技术路线的选择,比如docker容器可以选择kubernetes、swarm等框架,garden可以选择cloud foundry,并且仅此选择。在BAT、华为、京东等互联网公司中,选择docker系的产品更多的选择了kubernetes,或许源于此框架出自google大家之手

    3.元数据存储的框架选择:由于整个PaaS的元数据需要一个高可用的存储结构,以便用作服务发现或共享元数据配置的相关元数据信息。基于zookeeper的性能和复杂性等问题考虑,更多的选择etcd框架进行使用,openshift、阿里等产品均采用了此框架

    4.PaaS容器网络的选择:容器的网络隔离是PaaS资源隔离的一个重要组成部分,每个容器的网络多采用内部SDN网络,SDN网络的实现技术各不相同,一般主要考虑因素是网络的性能和网络变化的灵活性等因素。开源kubernetes采用flannel框架,openshift的产品中考虑到网络性能等采用了open vswitch,京东在经过各种研究后采用了基于BGP路由方式的Calico

    5.CI/CD的工具选择:随着最近几年微软对docker技术的支持力度加大,各种产品,比如window server 2016、TFS等逐渐实现对docker的支持。TFS(team foundation server)的产品定位与jenkins类似。所以在CI/CD的技术落地过程中可以选择TFS或者jenkins,不过大家更广发的采用jenkins,并且有研发能力的均对其进行一定程度的插件研发和定制

    6.日志框架的选择:在集群环境中如何管理不同节点的日志是一个重要的问题,并且目前有一套成熟的解决方案。ElasticSearch+Logstash+Kinana(ELK)已成为一种通用解决方案

    7.负载均衡的选择:负载均衡需要在容器集群的容器成员发生变化时能够自动感知和自动修改路由策略,硬件F5和软负载HAProxy、Nginx均可做负载均衡,鉴于HAProxy的灵活性,更多的产品或者企业落地均选择了HAProxy

    8.域名的使用:容器集群中的某个应用可以视作一个对外提供的服务,如果采用IP,一方面不方便记忆,一方面IP有可能改变,因此PaaS产品多采用泛域名的形式,将对外提供服务的IP地址和域名关联对应,然后再提供一个route记录对外提供服务的IP地址(frontend)和内部集群IP地址(backend),这样就可以实现从外部域名到内部集群IP地址的访问。

    PaaS平台的建设是一个长期的过程,需要不断持续的进行迭代优化,并且随着在PaaS之上运行应用系统的增多和使用经验的不断丰富,对PaaS平台会有更多深入的认知和体会。因此我们也希望论坛上从事这块研究和实践的朋友能够更多的进行技术交流,从而加深技术了解,让PaaS在企业内部更好的发挥其价值和优势。

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  • 主流Paas云平台架构设计思想

    千次阅读 2018-09-29 14:15:59
    提供简便的海量连接、云端存储、消息分发和大数据分析等优质服务,从而降低物联网企业和个人...支持多种行业及主流标准协议的设备接入,如HTTP、JT\T808以及TCP透传等 提供多种语言开发SDK,帮助终端快速接入平台...

    提供简便的海量连接、云端存储、消息分发和大数据分析等优质服务,从而降低物联网企业和个人(创客)的研发、运营和运维成本,使物联网企业和个人(创客)更加专注于应用。

    高并发可用

    • 支撑高并发应用及终端接入,保证可靠服务
    • 提供高达99.9%的SLA服务可用性

    多协议接入

    • 支持多种行业及主流标准协议的设备接入,如HTTP、JT\T808以及TCP透传等
    • 提供多种语言开发SDK,帮助终端快速接入平台

    丰富API支持

    • 多种API,包括设备增删改查、数据流创建、数据点上传、命令下发等
    • 开放的API接口,通过简单的调用快速实现生成应用

    快速应用孵化

    • 通过拖拽实现简单应用
    • 多种图表展示组件,降低应用开发时间

    数据安全存储

    • 分布式结构和多重数据保障机制,提供安全的数据存储
    • 提供传输加密,保证用户数据360度全方位安全

    全方位支撑

    • 产品、技术、营销等全方位培训,专业团队全程支持
    • 最快反应速度响应客户需求和问题,不间断的售后服务支持
    • 强大的品牌实力,为客户提供营销渠道和持续服务能力,共建物联生态圈

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  • Gartner在2017年度新型技术成熟度曲线中指出,Serverless PaaS将在未来2到5年内迅速成为主流,成为推动组织链接新商业生态,进而创造竞争优势和价值的核心技术
  • 详解主流PaaS软件平台和产品

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  • Docker 容器技术的出现改变了企业应用从开发、构建到发布、运行的整个生命周期,而 Kubernetes 经历近4年的发展也已成为容器集群管理领域的事实标准,基于容器 + Kubernetes 的新型 PaaS 逐渐成为云计算的主流。...
  • 本文个人博客地址为:http://www.huweihuang.com/article/kubernetes/paas-based-on-docker&kubernetes/本文个人博客地址为:https://huweihuang.net/article/kubernetes/paas-based-on-docker&...
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  • 挖坑 这是坑
  • PaaS初步探究

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空空如也

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