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答疑解惑:Mesos 的實際使用場景

云計算
文中內(nèi)容來源于stackoverflow上的一個 問題 ,提問者想知道Mesos在實際的使用中都有哪些使用場景,來自Twitter的工程師從容器編排、資源利用率、優(yōu)先級和資源搶占、以及服務(wù)運行等幾個角度,對問題進行了回答。

文中內(nèi)容來源于stackoverflow上的一個問題 ,提問者想知道Mesos在實際的使用中都有哪些使用場景,來自Twitter的工程師從容器編排、資源利用率、優(yōu)先級和資源搶占、以及服務(wù)運行等幾個角度,對問題進行了回答。

我嘗試探究用戶使用Mesos的原因究竟有哪些,以下是暫時列出的幾個要點,不知道還有沒有其他的例子?

1)讓用戶把所有的服務(wù)都運行在同一個集群中而不是運行在專用的集群中(比如通過終端應(yīng)用的集群+DevOps的方式,例如像Jekins)

2) 在同一個集群中運行不同類型的成熟的服務(wù)(dev,test,production)不知道這樣是否可行?Kubernetes中已經(jīng)可以通過lables標(biāo)簽來提供類似的功能。

3) Mesos 通過提供簡化部署、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的API、資源裝箱等一系列的操作,簡化了傳統(tǒng)的分布式服務(wù)(比如像Hadoop)的使用流程。

回答(Dave Lester):

我目前在Twitter工作,我同時參與到了Apache Mesos以及Autora項目的相關(guān)工作中,下面是我對Mesos使用場景的理解。

Mesos的實際使用場景可能會受到以下幾個因素的影響:集群規(guī)模(數(shù)十臺服務(wù)器到成千上萬臺)、可使用的硬件(專用的/靜態(tài)的,或者是云端的/可擴展的)、以及工作量(提供基本的服務(wù)或是批量處理的服務(wù),或兩種服務(wù)同時提供)

上面所列出的幾點都很有道理,這里我再加上幾種新的使用案例。

容器編排

隨著容器環(huán)境(比如Docker)變得越來越流行,許多潛在的用戶正在尋找一種 Mesos+調(diào)度器的方案來管理鏡像在創(chuàng)建之后的編排工作。Mesos到目前為止已經(jīng)相當(dāng)成熟,已經(jīng)被證明可以規(guī)?;靥峁┓?wù),我認(rèn)為Mesos的解決方案比某些臨時出現(xiàn)的方案要好很多。

提升資源利用率

對于使用超過50臺服務(wù)器的公司而言,一個通常的使用Mesos的動機就是提升資源利用率,并且減少運維成本。目前已經(jīng)有許多這樣的公司,比如各種公有云和私有云服務(wù)的提供商。在Ebay的案例中,它們曾經(jīng)在Mesos上運行Jekins這樣可以減少虛擬機的使用。Mesosphere也發(fā)布了相關(guān)的文章對于 HubSpot (運行在AWS上)的案例研究,文章中介紹了HubSpot是如何使用幾十臺大型的服務(wù)器來替代了幾百臺小型的服務(wù)器,使得硬件的利用率更高。

優(yōu)先級和資源搶占

在Twitter,我們通過一個調(diào)度器: Apache Aurora 來運行Mesos服務(wù)。在這個使用場景中,我們有一種方式可以提高資源的利用率:在同一個集群上運行不同的成熟的服務(wù)。Aurora有一個環(huán)境變量的概念,這可以讓用戶可以運行不同環(huán)境類型的服務(wù),比如production、development、或者是test環(huán)境。此外,Aurora還有一種內(nèi)建的優(yōu)先級搶占機制,這可以允許它來優(yōu)先考慮production環(huán)境下的任務(wù),當(dāng)這些資源需要被production環(huán)境中的任務(wù)使用的時候,系統(tǒng)可以及時結(jié)束非production的任務(wù),在每一種環(huán)境中,都有類似的優(yōu)先級系統(tǒng)。

長期的,功能性相關(guān)的資源搶占功能也將會存在于Mesos本身的內(nèi)核中 -- 這是一個殺手級的特性,這個功能可以增強資源利用率,并且在不同的環(huán)境下(dev、test、prod)運行不同的成熟的服務(wù)。如果你對相關(guān)的話題感興趣,可以參考MESOS-155以及MESOS-1474。

同時運行批處理服務(wù)和普通服務(wù)

可以在一個共享的Mesos集群中同時運行批處理任務(wù)以及其他的普通服務(wù),這將對資源利用率的提升起到關(guān)鍵作用。讓我們回顧一下Myriad項目,這個項目希望把Mesos以及YARN的工作任務(wù)放在同一個集群中。在這個時候,用戶并不在意同時進行批量服務(wù)和普通服務(wù)的大規(guī)模的部署工作,在一個共享的集群中運行多個框架也將變得更加簡單,這也是社區(qū)發(fā)展的一個方向。

原文鏈接:http://dockone.io/article/435

責(zé)任編輯:Ophira 來源: dockerone
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