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10 月 15 日,聚焦 Kubernetes 中国行业应用与技术落地的首届中国 Kubernetes 用户大会(KEUC)在杭州成功举办。本次大会吸引了来自全球各地的技术精英齐聚一堂,共同探讨、分享 Kubernetes 最前沿技术和成果,对于 Kubernetes从理论到落地推广,并走向国际化有着极为深远的意义。
大会的Keynote环节中,网易云基础设施部技术总监张晓龙带来了题为“容器及其编排技术在网易公有云的应用”的演讲。
网易从2012年就开始使用LXC工具部署内部业务,2014年研究容器并基于Docker部署面向网易内部产品的消息推送服务,2015年开始研究容器编排并基于kubernetes实现网易自身的容器编排服务,2016年将公有云基础设施服务(云主机、云网络、云硬盘)与已有容器及其编排服务深度整合并优化,并发布网易云容器服务(蜂巢容器云),目前在研发面向高性能场景的公有云裸金属容器。
网易云容器服务的目标是面向海量互联网用户提供按需使用、高性能、安全可靠的公有容器云,为了完成这个目标,主要遇到了四大挑战:
多租户隔离:实现容器系统内核、网络的隔离,实现容器的安全可靠;
资源动态管理:容器的计算、网络、存储资源按需动态分配与回收;
高可扩展:实现大规模容器下的高效编排管理;
高性能:提供高网络吞吐量、高IOPS的容器。
网易云深度整合IaaS与容器及其编排服务
网易云将基础设施与容器编排服务做了深度整合与优化,实现了容器网络/内核的租户隔离;基础设施的性能优化可直接提升容器性能;实现容器运行资源按需动态管理;将资源管理和容器编排分层,降低容器集群管理的复杂性。
此外,网易云通过对社区原生集群编排的一系列优化,实现了Kubernetes单集群容器管理能力相比官方1.6版本6倍的性能提升,同时实现了多个Kubernetes集群并行扩展的能力,使得我们可以面向海量互联网业务提供大规模容器集群的管理。
最后,网易云结合计算、存储、网络层面的基础设施实现了容器的高性能:
计算层面:容器直接运行于裸机,消除KVM虚拟化/IO路径的开销,计算性能提升15%;
网络层面:基于DPDK/SR-IOV实现高速网络包转发,网络包处理能力接近150W;
存储层面:容器使用自研高性能分布式块存储后端,磁盘写性能3W+ IOPS/300Mbps。
最后,张晓龙透露未来网易云会在以下三个方面继续深耕:研发GPU/FPGA 高性能容器,跟进开源社区最新版本并适配,加大参与社区力度并反馈社区。
在Kubernetes技术论坛中,网易云首席解决方案架构师刘超分享了“网易云如何基于大规模Kubernetes集群支持高并发应用”。
网易云首席解决方案架构师 刘超
首先,刘超以网易考拉海购为例,介绍了大规模云原生应用的支撑痛点。考拉在拆分为微服务后,各个服务间的关联关系是非常复杂的。为了支撑这个复杂的应用,会对Kubernetes集群产生以下需求:首先,在入口需要有高性能负载均衡器承载外部大规模的流量,流量进来后需要高性能私有网络来支撑组件间的相互访问;其次,要保证容器网络和虚拟机网络互通,使得容器可以访问PaaS平台的服务:此外,还包括高可用、服务发现、统一的配置中心等需求。
刘超分别从架构、网络、负载均衡、服务发现等方面介绍了网易云如何解决大规模云原生应用的痛点,从而支撑考拉业务的。
网易云容器服务平台架构
上图是网易云容器服务平台的架构,网易云的容器服务部署在底层的IaaS平台之上,需要动态依赖底层的计算资源来创建云网络、云硬盘、Node节点等资源。通过网易云自研Netease Controller组件,可以监听事件事先准备好底层的硬件资源;
云网络方面,网易云自研的CNI插件部署在每个虚拟机节点上,每当发现有Pod起来的时候,就会调用CNI插件,从IaaS平台上虚拟出一张网卡打到虚拟机里。
容器服务的网络模型
在IaaS平台或虚拟机中部署容器,通常会遇到二次虚拟的问题,即物理机到虚拟机的一次虚拟和虚拟机到容器的一次虚拟,对吞吐量会产生很大影响,如左图所示。为了解决这个问题,网易云将虚拟机的网卡打到容器中(右图),容器看到的网络和虚拟机看到的网络是同一个二层网络,一方面的好处是只有一层overlay,另一方面虚拟机和容器之间可以相互访问,使得虚拟机和容器混合部署的应用可以无感知地迁移,并且容器也可以访问虚拟机上的PaaS服务。
负载均衡方面,网易云也开发了一个Load Blancer Controller,要起一个负载均衡的时候,会调用Load Balancer Manager去创建一个虚拟的Load Balancer。我们的负载均衡包含2层,一层是物理的负载均衡,所有租户共享;另外一层是虚拟机中的HAProxy,负载均衡和虚拟机或容器的连接通过OVS的二层网络就可以搞定。
Kubernetes默认使用用kube-proxy实现服务发现,考拉和云音乐等大型应用更倾向于使用其做外部的服务发现,可以简化配置;而内部的服务发现通常沿用容器化前的服务发现方案Dubbok,一方面因为Dubbok的功能更强大,另一方面避免底层平台的绑定。
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