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对容器云平台的理解

2020年07月01日

简介

组成内容

一开始只是基于k8s api 做了个发布系统,在容器化落地过程中,单单一个发布系统是远远不够的,对要做的事情做了一个梳理。

  1. 基础组件改造/增强
    1. lxcfs 让容器内进程 感受到真实配给给容器的资源
    2. 镜像分发加速
  2. 发布系统
    1. 基于代码制作镜像
    2. 项目发布 四元组
    3. 无损发布 健康检查 与网关、mainstay 的对接==> 掌握的项目数据必须是准确的
    4. 发布历史、回滚、扩缩容、服务画像(优先级、基于标签的调度)
  3. 研发支持:日志采集、web shell、相关信息写入环境变量、隔离组、故障探测工具
  4. 资源管理中心:mysql、pika、redis、mq、kafka 等容器化
  5. 监控系统 态势感知,可观测性。
    1. 项目维度 cpu、内存使用情况、java 特殊性(jvm 感知cpu、内存大小、堆外内存限制)、事件流
    2. 集群维度 cpu 内存使用,事件中心,核心组件在线(k8s 几大组件、kubelet、docker、calico)
    3. 存储组件 mysql、redis、pika、mq 等
    4. 承载组件:prometheus ==> 出了事儿有必要的数据 辅助排查问题
  6. 报警
    1. 报什么警
      1. 常规报警,是否存在、cpu、内存等
      2. 运行状态报警,健康检查异常、cpu、内存紧张异常、rpc上下线异常
      3. 集群 资源异常、磁盘损坏异常、有多少反亲和的服务运行在同一个机器上
    2. 报警策略 报给谁、频度怎么样、对方不处理怎么办。如何不多报、不漏报、不迟报。
    3. 承载组件:一个 Doraemon + 基于模板的报警系统 能不能承载下来?报警组件本身的健壮性(prometheus 和 cadvisor 都是很费内存的)
    4. 报警平台,报警来源多种多样,统一汇总起来,报警数据统计,报警文案模板管理等。

对平台的理解

在容器云的落地构成中,三天两头各种小问题,业务方报过来很不满意。 一个组件A挂了,一会儿报警漏报了,或者天天很多简单的、无厘头的错误找你排查(重复性工作),这个时候就需要一个报警平台、异常探测平台等,这个平台不一定要cover住所有情况,但是当你发现一个新的问题,你可以加到这个平台上,沉淀下来,而不是解决完一个问题就结束了,什么也没留下(这样不管你解决的多少问题,都不能放心系统没有问题)。就好像我写博客,一开始有一个新的知识点就写一篇,写到了466篇,发现很多内容都重复了,后来开始将博客归类,发现新的知识点就填补到原来的博客上。

很有能力,很有想法,所有的技术都会,但就是没有办法输出成为一个平台(或者系统),发生的所有新的事情,都是在这个平台上找到或落地。平台是可以承接你理念、经验的东西。

灵魂拷问,上 Kubernetes 有什么业务价值?