docker - 容器技术: docker, rkt, orchestration, kubernetes, GKE and AWS Container Service

Question

我试图对容器技术有一个很好的了解，但有些困惑。似乎某些技术重叠了堆栈的不同部分，并且可以在DevOps团队认为合适的情况下使用不同技术的不同部分(例如，可以使用Docker容器，而不必使用Docker引擎，可以使用云提供商的引擎代替)。我的困惑在于了解“容器堆栈”的每一层提供什么以及每种解决方案的关键提供者是谁。

这是我的外行的理解；希望对我的理解有任何更正和反馈

容器:自包含的软件包，包括应用程序，运行时环境，系统库等；像带有应用程序的迷你OS

似乎Docker是事实上的标准。还有其他值得注意的和广泛使用的吗？

容器集群:共享资源

的容器组

容器引擎:将容器分组到集群中，管理资源

Orchestrator:这与容器引擎有什么不同吗？怎么样？

Docker Engine，rkt，Kubernetes，Google Container Engine，AWS Container Service等在哪里介于#s 2-4之间？

Answer 1

这可能会有点长，并且存在一些过分简化的问题，但应该足以使您理解。

物理机器

前一段时间，部署简单应用程序的最佳方法是简单地购买一个新的Web服务器，在其上安装您喜欢的操作系统，然后在其中运行应用程序。



该模型的缺点是:

进程可能彼此干扰(因为它们共享CPU和文件系统资源)，并且一个进程可能影响另一个进程的性能。

扩展/缩减该系统也很困难，这需要花费大量的精力和时间来设置新的物理计算机。

物理机器的硬件规格，操作系统/内核版本和软件包版本可能有所不同，这使得难以以与硬件无关的方式管理这些应用程序实例。

受物理机器规格直接影响的应用程序可能需要进行特定的调整，重新编译等，这意味着集群管理员需要将它们视为单个机器级别的实例。因此，这种方法无法扩展。这些特性使得它对于部署现代生产应用程序而言是不可取的。

虚拟机

虚拟机解决了上述一些问题:

即使在同一台计算机上运行，​​它们也提供隔离。

它们提供了标准的执行环境( guest OS)，而与底层硬件无关。

在扩展时(几分钟)，可以很快地将它们在另一台计算机上(复制)启动。

从物理硬件转移到虚拟机通常不需要重新设计应用程序。

但是他们引入了一些自己的问题:

它们在运行整个操作系统实例时会消耗大量资源。

它们的启动/下降速度可能不如我们希望的速度(秒级)。

即使使用硬件辅助的虚拟化，与直接在主机上运行的应用程序相比，应用程序实例的性能可能也会明显下降。
(这可能仅对于某些类型的应用程序是一个问题)

打包和分发VM镜像并非如此简单。
(这不是该方法的缺点，而是现有的虚拟化工具的缺点。)

货柜

然后，沿着这条线的某个地方，将cgroups (control groups)添加到了Linux内核中。通过此功能，我们可以将组中的进程隔离开来，确定它们可以看到哪些其他进程和文件系统，并在组级别执行资源统计。

随之而来的是各种容器运行时和引擎，这使得在OS中创建“容器”，环境(如 namespace ，可见性，资源等有限)的过程非常容易。这些的常见示例包括docker，rkt，runC，LXC等。





例如，Docker包括一个守护程序，该守护程序提供诸如创建“图像”之类的交互，该可重用实体可以立即启动到容器中，而可重复使用实体。它还使人们能够以一种直观的方式管理各个容器。

容器的优点:

它们重量轻，并且运行时开销很少，因为它们没有自己的内核/OS实例，并且在单个主机OS上运行。

它们在各种容器之间提供一定程度的隔离，并且能够对它们消耗的各种资源施加限制(使用cgroup机制)。

围绕它们的工具发展 swift ，可以轻松构建可重复使用的单元(图像)，用于存储图像修订的存储库(容器注册表)等，这在很大程度上是由于docker所致。

鼓励单个容器运行单个应用程序进程，以便独立维护和分发它。容器的轻质性使其成为优选，并由于去耦而导致更快的显影。

也有一些缺点:

提供的隔离级别低于VM。

它们最容易与重新构建的无状态12-factor应用程序一起使用，如果尝试部署旧版应用程序，集群分布式数据库等，则会有些困难。

他们需要业务流程和更高级别的原语才能有效并大规模使用。

容器编排

在生产环境中运行应用程序时，随着复杂性的增加，它倾向于具有许多不同的组件，其中某些组件会根据需要进行放大/缩小，或者可能需要进行缩放。容器本身并不能解决我们所有的问题。我们需要一个能够解决与大型应用程序相关的问题的系统，例如:

容器之间的网络

负载均衡

管理附加到这些容器的存储

更新容器，对其进行缩放，将它们分布在多节点集群中的各个节点上，等等。

当我们要管理容器集群时，我们使用容器编排引擎。这些示例包括Kubernetes，Mesos，Docker Swarm等。除了上面列出的功能之外，它们还提供了许多功能，目标是减少开发人员的工作量。



GKE(Google容器引擎)托管在Google Cloud Platform上的Kubernetes。它使用户可以简单地指定他们需要一个n节点kubernetes集群，并将该集群本身公开为托管实例。 Kubernetes is open source，如果愿意的话，还可以在Google Compute Engine，其他云提供商或他们自己的数据中心内的计算机上进行设置。

ECS是由Amazon构建和运营的专有容器管理/编排系统，可作为AWS套件的一部分使用。