kubernetes-handbook/cloud-native/the-future-of-cloud-native.md

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# 云原生的未来
要想搞明云原生的未来首先我们要弄明白云原生是什么。CNCF给出的定义是
- 容器化
- 微服务
- 容器可以动态调度
我认为云原生实际上是一种理念或者说是方法论,它包括如下四个方面:
- 容器化:作为应用包装的载体
- 持续交付:利用容器的轻便的特性,构建持续集成和持续发布的流水线
- DevOps开发与运维之间的协同上升到一种文化的层次能够让应用快速的部署和发布
- 微服务:这是应用开发的一种理念,将单体应用拆分为微服务才能更好的实现云原生,才能独立的部署、扩展和更新
一句话解释什么是云原生应用:云原生应用就是为了在云上运行而开发的应用
![Kubernetes 云原生的操作系统](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr4z08j6oj31p20w2n6n.jpg)
要运行这样的应用必须有一个操作系统就像我们运行PC或手机应用一样而Kubernetes就是一个这样的操作系统。
我们再来看下操作系统宝库哪些层次。
![操作系统层次](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr52hl4eaj31qy15en74.jpg)
- 硬件管理可以管理CPU、内存、网络和存储
- 设备接口、虚拟化工具、实用工具
- Shell、用户界面
- 各种终端工具如awk、sort、grep、vim等
下面是CNCF给出的云原生景观图。
![云原生景观图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr53j3aiuj32fs1dc7wi.jpg)
该图中包括云原生的各种层次的提供者和应用,通过该图可以组合出一些列的云原生平台。
- IaaS云提供商公有云、私有云
- 配置管理,提供最基础的集群配置
- 运行时,包括存储和容器运行时、网络等
- 调度和管理层,协同和服务发现、服务管理
- 应用层
也可以有平台提供以上所有功能,还可以有提供可观测性、分析和扩展应用。
看到这个景观图大家觉得kubernetes真的还只做了容器编排吗实际上它是制定了一个标准。就像一个系统一样所有的应用和插件都是基于它来构建的。
## Kubernetes的现状与未来
Kubernetes发展已经有3年多的时间了它已经基本成为了容器编排调度框架的标准。它的各种抽象与资源定义已经被大家广为接受。其中最基础的调度单元Pod。
创建一个自定义资源类型需要满足的条件。
这是KubeVirt的架构图。
![KubeVirt架构图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr54de5oyj31qw14qn2x.jpg)
我们看到图中有两个是kubernetes原生的组件API server和kubelet我们创建了virt-controller就是为了创建CRD的controller它扩展了kube-controller的功能用于管理虚拟机的生命周期同时在每个节点上都用DaemonSet的方式运行一个virt-handler这个handler是用于创建虚拟机的处理器每个节点上即可用运行虚拟机也可以运行容器只要这个节点上有virt-handler就可以运行和调度虚拟机。
### Kubernetes做了什么
Kubernetes优秀的分布式架构设计给我们提供了众多了可扩展接口可以让我们很方便的扩展自己的运行时、网络和存储插件同时还可以通过CRD管理我们自己的分布式应用。它的声明式配置方式可以让我们利用Kubernetes的原语快速的编排出一个云原生应用。
Kubernetes的资源隔离也能保证对集群资源的最大化和最优利用率。
下图中展示了Kubernetes中的资源隔离层次。
![Kubernetes中的资源隔离](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr54ztql2j329q0zwwlf.jpg)
- 容器
- Pod命名空间的隔离共享网络每个Pod都有独立IP使用Service Account为Pod赋予账户
- Sandbox是对最小资源调度单位的抽象甚至可以是虚拟机
- Node网络隔离每个节点间网络是隔离的每个节点都有单独的IP地址
- Cluster元数据的隔离使用Federation可以将不同的集群联合在一起
Kubernetes中的基本资源类型分成了三类
- 部署Deploymnt、StatefulSet、DaemonSet、Job、CronJob
- 服务Service、Ingress
- 存储PV、PVC、ConfigMap、Secret
在最近一届的KubeCon & CloudNativeCon上Operator已经变得越来越流行。下面是OpenEBS的一个使用Operator的例子。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr56m7z2sj31y010y17y.jpg)
OpenEBS是一款容器化存储它基于Ceph构建容器化存储最大的好处就是复用Kubernetes的资源类型简化存储应用的部署将单体的存储拆分为“微服务化”的存储即每个应用在声明PV的时候才会创建存储并与PV的生命周期一样都是独立于应用的。
OpenEBS的存储也是分控制平面和数据平面的下图是OpenEBS的架构图。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr57nm2mnj31xk11qqej.jpg)
黄色部分是OpenEBS的组件除了kube-dashboard它是使用Kubernetes的各种原语和CRD来创建的架构跟Kubernetes本身也很类似。
用户在使用OpenEBS的StorageClass创建PV的时候OpenEBS会为每个PV创建一个用户管理该PV的Deployment这个Deployment再来创建存储副本每个PV的存储副本都可以不同这取决的用户如何定义的StorageClass。这样就可以将原来的单体存储拆分为微服务化的存储。
上面说到了Operator的一个应用下面再来看一个我们之前在Kubernetes中部署Hadoop YARN和Spark的例子。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr58ebf2lj323o11219r.jpg)
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr59gzzwsj32gg16k4qp.jpg)
Kubernetes始于12因素应用的PaaS平台它是微服务的绝佳部署管理平台基于它可以应用多种设计模式。它的未来将变成什么样呢
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5arzvetj31no12mdre.jpg)
- Service Mesh解决微服务治理问题
- Auto Pilot自动驾驭能力服务自动扩展智能运维
- FaaS/Serverless用户无需再关注底层平台只需要部署服务根据服务的资源消耗和使用时间付费
**Serverless的发展**
为了实现上述的各种能力急需解决的就是基于Kubernetes的持续集成和发布问题。
当前出现了一系列的基于Kubernetes的CI/CD工具如Jenkins-x、Gitkube它提供了从代码提交、自动编译、打包镜像、配置注入、发布部署到kubernetes平台的一系列自动化流程。
甚至出现了像ballerina这样的云原生编程语言它的出现就是为了解决应用开发到服务集成之间的鸿沟的。它有以下几个特点。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5c8bwmtj31ou152qc3.jpg)
- 使用云原生语义的DSL
- 注解式配置
- 序列图式操作
- 支持微服务的治理
要完成云的集成CI/CD或者用一个词代替来说就是GitOps的需求越来越强烈。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5bulhuhj329m10iwua.jpg)
### Kubernetes没有做什么
看下这张图中的两个服务它们使用的是kube-proxy里基于iptables的原生的负载均衡并且服务间的流量也没有任何控制。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5dsurx6j320i140tpf.jpg)
Kubernetes缺少的最重要的一个功能就是微服务的治理微服务比起单体服务来说使得部署和运维起来更加复杂对于微服务的可观测性也有更高的要求同时CI/CD流程Kubernetes本身也没有提供。
## Service Mesh
Service Mesh是一个专用的基础设施层它能够将微服务的治理层应用层下沉到基础设施层将原来开发人员很多活给分担出去让开发人员更注重业务逻辑和应用的性能本身将服务治理的能力交给平台来解决。使用Service Mesh能够提供安全的服务间通讯、在服务间通讯应用各种策略实现灰度发布、流量切分等功能它还能适配多语言让微服务应用无感知的迁移到云原生。
这是Istio在Kubenetes中创建的各种CRD这些CRD有些是作为路由策略、有些是做监控指标和权限控制的。
这是Istio Service Mesh的架构图。
![Istio Service Mesh架构图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5exqm7kj320u18mh2t.jpg)
- Pilot提供用户接口用户可以通过该接口配置各种路由规则Pilot还可以通过适配器获取平台上各种服务之间的管理Evnoy这个使用Sidecar方式部署到每个应用pod中的进程会通过Pilot中的Envoy API获得平台上各个服务之间的管理同时也会应用用户配置的路由规则。
- Mixer获取各种平台属性服务间通讯时会先访问Mixer兼容各平台的属性信息如quota、访问控制和策略评估将服务间的访问信息记录后上报到mixer形成遥测报告。
- 每个Pod上还有SA和SPIFFE做权限管控。
Service Mesh实际上为了解决社会分工问题它本身是为了解决微服务的治理。
![](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5fxzoltj32f81akqr2.jpg)
Pilot和控制平面是为了运维人员准备的。
数据平面是为开发人员准备的。
Isito在每个上下游服务之间部署一个EnvoyEnvoy中有几个基本的服务发现服务监听器即Envoy要转发的流量端口Endpoint是要转发的目的地Cluster是一些列Endpoint用来做负载均衡Route是定义各种路由规则每个Envoy进程里可以设置多个Listener。
![Envoy proxy架构图](https://ws1.sinaimg.cn/large/00704eQkgy1frr5gloob0j31vi18017p.jpg)
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本文根据 [Jimmy Song](https://jimmysong.io) 于2018年5月20日在[第四届南京全球技术周](http://njsd-china.org/)上【互联网技术专场】上的题为【云原生应用的下一站】的演讲的部分内容的文字整理而成。