OAM（开放应用模型）

OAM（Open Application Model）是阿里巴巴和微软共同开源的云原生应用规范模型，同时开源了基于 OAM 的实现 Rudr，自 2019 年 10 月宣布开源以来截止本文发稿已经有快半年时间了。

当前可能大部分人才刚刚开始了解 OAM，所以这篇文章将从最基础出发，为大家介绍 OAM 的诞生背景和要解决的问题，以及它在云原生生态中的作用。

Takeaways

如果你没有兴趣或者时间阅读下面的全文，那么建议阅读下面这些核心观点：

OAM 的本质是根据软件设计的“兴趣点分离”原则对负责的 DevOps 流程的高度抽象和封装，这背后还是“康威定律”在起作用。
OAM 仅定义云原生应用的规范，目前推出的 Rudr 可以看做是 OAM 规范的 Kubernetes 解释器，将云原生应用定义翻译成 Kubernetes 的资源对象。
OAM 与 Crossplane 将展开合作，就 Kubernetes 式以 API 为中心的应用定义发扬光大，并深度参与 CNCF SIG App Delivery，以共同定义云原生应用标准。

康威定律（Conway’s Law）

康威定律是马尔文·康威（Melvin Conway）1967年提出的： "设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。"

OAM 简介

OAM 全称是 Open Application Model，从名称上来看它所定义的就是一种模型，同时也实现了基于 OAM 的我认为这种模型旨在定义了云原生应用的标准。

开放（Open）：支持异构的平台、容器运行时、调度系统、云供应商、硬件配置等，总之与底层无关
应用（Application）：云原生应用
模型（Model）：定义标准，以使其与底层平台无关

既然要制定标准，自然要对不同平台和场景的逻辑做出更高级别的抽象（这也意味着你在掌握了底层逻辑的情况下还要学习更多的概念），这样才能屏蔽底层差异。本文将默认底层平台为 Kubernetes。

是从管理大量 CRD 中汲取的经验。
业务和研发的沟通成本，比如 YAML 配置中很多字段是开发人员不关心的。

设计原则

OAM 规范的设计遵循了以下原则：

关注点分离：根据功能和行为来定义模型，以此划分不同角色的职责，
平台中立：OAM 的实现不绑定到特定平台；
优雅：尽量减少设计复杂性；
复用性：可移植性好，同一个应用程序可以在不同的平台上不加改动地执行；
不作为编程模型：OAM 提供的是应用程序模型，描述了应用程序的组成和组件的拓扑结构，而不关注应用程序的具体实现。

下图是 OAM 规范示意图。

图片来自 oam/spec issue #346。

OAM 基本对象

OAM 模型中包含以下基本对象，以本文发稿时的最新 API 版本 core.oam.dev/v1alpha2 为准：

Component：OAM 中最基础的对象，该配置与基础设施无关，定义负载实例的运维特性。例如一个微服务 workload 的定义。
TraitDefinition：一个组件所需的运维策略与配置，例如环境变量、Ingress、AutoScaler、Volume 等。（注意：该对象在 apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1 中的名称为 Trait）。
ScopeDefinition：多个 Component 的共同边界。可以根据组件的特性或者作用域来划分 Scope，一个 Component 可能同时属于多个 Scope。
ApplicationConfiguration：将 Component（必须）、Trait（必须）、Scope（非必须）等组合到一起形成一个完整的应用配置。

OAM API 的演变

因为 OAM 还处在发展早起，API 变化较快，以上四个对象在不同的 API 版本中的 kind 名称不同，请大家使用时注意区别。

名称	core.oam.dev/v1alpha1	core.oam.dev/v1alpha2
Component	ComponentSchematic	Component
Trait	Trait	TraitDefinition
Scope	Scope	ScopeDefinition
Application configuration	ApplicationConfiguration	ApplicationConfiguration

总的来说，OAM 模型对象的定义格式与 Kubernetes 对象的类型字段相似。关于 OAM 的基本概念模型的更多信息请访问 Overview and Terminology。

OAM 工作原理

下图来自阿里云原生应用平台团队孙健波在《OAM:云原生时代的应用模型与下一代 DevOps 技术》中的分享，OAM 的工作原理如下图所示，OAM Spec 定义了云原生应用的规范（使用一些列 CRD 定义）， Rudr 可以看做是 OAM 规范的解析器，将应用定义翻译为 Kubernetes 中的资源对象。

可以将上图分为三个层次：

汇编层：即人工或者使用工具来根据 OAM 规范定义汇编出一个云原生应用的定义，其中包含了该应用的工作负载和运维能力配置。
转义层：汇编好的文件将打包为 YAML 文件，由 Rudr 或其他 OAM 的实现将其转义为 Kubernetes 或其他云服务（例如 Istio）上可运行的资源对象。
执行层：执行经过转义好的云平台上的资源对象并执行资源配置。

Rudr

注意：Rudr 是对 OAM v1alpha1 在 Kubernetes 环境下的实现，OAM 正在与 Crossplane 合作，不建议再使用 Rudr。

Crossplane

Crossplane 使用 Kubernetes 社区开创的以 API 为中心的声明式配置和自动化方法，使基础设施和应用管理标准化。官方网站：https://crossplane.io/。

安装 Rudr

请参考 Rudr 文档安装，主要依赖以下组件：

kubectl
helm 3
Kubernetes 1.15+

执行下面的命令安装 Rudr 和需要的 trait。

# 克隆项目
git clone https://github.com/oam-dev/rudr.git
cd rudr
# 创建一个名为 oam 的 namespace
kubectl create namespace oam
# 安装 Rudr
helm install rudr ./charts/rudr --wait -n oam
# 要使用 ingress trait，推荐安装 Nginx ingress
helm repo add stable https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com/
helm install nginx-ingress stable/nginx-ingress
# 要使用 autoscaler trait，安装 HorizontalPodAutoscaler
helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm repo update
helm install keda kedacore/keda -n oam

查看当前 oam namespace 下的所有 pod，你会发现已创建了以下 pod。

$ kubectl get pod -n oam
NAME                                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
keda-operator-b6466c989-pn25n                     1/1     Running   0          63m
keda-operator-metrics-apiserver-6cf88c468-k5wd8   1/1     Running   0          63m
nginx-ingress-controller-787bd69d8-n6v8c          1/1     Running   15         7d
nginx-ingress-default-backend-7c868597f4-vvddn    1/1     Running   2          7d
rudr-c648c9b7b-knj9b                              1/1     Running   7          7d

部署示例

我们使用 OAM 官方提供的教程 Tutorial: Deploy, inspect, and update a Rudr application and its components 中的 Python flask 示例，该示例基于 OAM v1alpha1 API，最新版 API 的示例可以参考 crossplane-oam-sample。

# 部署 Component

kubectl apply -f examples/helloworld-python-component.yaml

此时 get pod 会发现并没有创建任何新的 pod，因为 examples/helloworld-python-component.yaml 文件中只定义了一个名为 helloworld-python-v1 的 ComponentSchematic，但是 ComponentSchematic 是仅仅是定义了一个组件而已，还无法直接创建 pod 的，还需要创建一个 ApplicationConfiguration 将其与 Trait 绑定才可以创建应用的 pod。

关于该示例的详细信息请参考 Python flask 示例的创建步骤。

创建应用配置

在部署了 ComponentSchematic 之后我们还需要创建一个 ApplicationConfiguration 将其与 Trait 资源绑定才可以创建应用。

当前已有的 Trait

在安装 Rudr 时已在 oam namespace 中部署了一些 trait，使用下面的命令查看。

$ kubectl get trait -n oam
NAME             AGE
auto-scaler      7d1h
empty            7d1h
ingress          7d1h
manual-scaler    7d1h
volume-mounter   7d1h

在 examples/first-app-config.yaml 中将 ComponentSchematic 与 ingress Trait 联系起来。一个完整的可部署的应用配置 examples/first-app-config.yaml 的内容如下所示：

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: ApplicationConfiguration
metadata:
  name: first-app
spec:
  components:
    - componentName: helloworld-python-v1 # 引用了上文中的 Component
      instanceName: first-app-helloworld-python-v1
      parameterValues:
        - name: target
          value: Rudr
        - name: port
          value: '9999'
      traits:
        - name: ingress # Ingress 引用，Rudr 已默认创建
          properties:
            hostname: example.com
            path: /
            servicePort: 9999

执行下面的命令部署应用。

kubectl apply -f examples/first-app-config.yaml -n oam

若此时查看 oam namespace 下的 pod 将发现有一个新的 pod 创建。

$ kubectl get pod -o oam
NAME                                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
first-app-helloworld-python-v1-69945684c7-wfd82   1/1     Running   0          16m
...

测试

执行下面的命令可以测试刚安装的应用。

# 将 Python flask 应用的 pod 暴露到本机
export POD_NAME=$(kubectl get pods -l "oam.dev/instance-name=first-app-helloworld-python-v1,app.kubernetes.io/name=first-app" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl port-forward $POD_NAME 9999:9999
Forwarding from 127.0.0.1:9999 -> 9999
Forwarding from [::1]:9999 -> 9999

在浏览器中访问 http://127.0.0.1:9999 将看到 Hello Rudr! 的输出，这表示测试成功。

未来

从以上描述中可以看出 OAM 对于定义云原生应用标准的野望，其目标不仅限于 Kubernetes 之上的又一上层抽象，而是对于一切云服务，在基于资源对象的基础上，Trait 来控制 Kubernetes 中的一众高层次非可调度的资源对象，如 AutoScaler、Volume、Ingress，Istio 中的流量配置对象 VirtualService、DestinationRule 等，还可容纳更多的云服务，对于 Serverless 时代的去基础设施化的思想不谋而合，未来可期。

参考

OAM 官方网站 - oam.dev

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