SREWorks云原生数智运维工程实践-云原生运维实战篇-SREWorks持续交付云原生化:镜像构建(上)

简介: SREWorks云原生数智运维工程实践-

 

作者:菲克邓洋杰

 

一、 背景

 

在应用运维领域中,CI/CD已逐步演化成持续集成Continous Integration、持续交付Continous Delivery和持续部署Continous Deployment三个核心阶段,以支持更加复杂的大型系统建设。

 

CI依然代表应用开发人员的开发、测试、合并等自动化阶段,而CD已分化成持续交付和持续部署两个关联阶段,为云原生背景下的应用运维提供了更多的可操作空间。其中,持续交付在不同的阶段,都有相对应的事实标准,大致可分为“On-Machine”阶段,“On-Container”阶段以及目前的“On-CloudNative”阶段。

 

本文主要讲解一下SREWorks在持续交付阶段,镜像构建云原生化的解决方案,一句话概括就是:SREWorks在执行镜像构建时,按需启动一个Pod去执行镜像构建任务。

 

1. 发展阶段

 

image.png 

 

“On-Machine”阶段:交付应用往往以一个编译后能正确运行的语言包组成,比如Jar包等

“On-Container”阶段:容器技术的出现,此时,容器镜像Image作为应用交付的最终形态,解决了语言包对机器运行环境的强依赖,进一步提升了应用运维的效率

“On-CloudNative”阶段:是以“On-Container”为基础的,是前者在云原生时代的高级形态。“On-CloudNative”阶段最终交付物不仅包含最基本的容器镜像Image,还包含了一系列的运维特性,以支持容器编排等云原生场景需求。

 

2. 持续交付云原生化

 

云原生是以分布式和云架构为基础的,但其对各种技术架构提出了更标准化的要求。在云原生思想逐步扩展开后,云原生能为传统的CI/CD带来什么影响,成为SREWorks考虑的主要问题之一。

 

其中最基本的,我们希望持续交付可以基于底座资源池去做弹性构建按需启动一个构建pod,构建完释放资源,而不用常置一台特定的构建机去做构建。

 

SREWorks团队在经过不断的探索实践之后,认为云原生化的持续交付应包含以下几个显著的特点:

 

image.png

 

资源弹性:根据构建需要从资源池申请cpu等资源,提高资源利用率

安全性:实时动态地执行构建任务,有明确的归属和权限隔离管控

免运维:不再需要管理特定的构建机器或进程,机器管理统一由底座集群完成

快速交付:底座集群保证构建任务容器能正确调度执行,自动规避故障节点,快速响应构建请求

 

SREWorks正是基于上述的几个点,逐步完成自己的镜像构建云原生化建设。

 

 

相关文章
|
1月前
|
Cloud Native 持续交付 开发者
云原生技术在现代企业中的应用与实践####
本文深入探讨了云原生技术的核心概念及其在现代企业IT架构转型中的关键作用,通过具体案例分析展示了云原生如何促进企业的敏捷开发、高效运维及成本优化。不同于传统摘要仅概述内容,本部分旨在激发读者对云原生领域的兴趣,强调其在加速数字化转型过程中的不可或缺性,为后续详细论述奠定基础。 ####
|
8天前
|
运维 监控 Cloud Native
构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台
本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台(简称NIS),旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性,以及产品发布的亮点,包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI,助力客户实现自助运维与优化。
|
25天前
|
Cloud Native 安全 Java
铭师堂的云原生升级实践
铭师堂完整经历了云计算应用的四个关键阶段:从”启动上云”到”全量上云”,再到”全栈用云”,最终达到”精益用云”。通过 MSE 云原生网关的落地,为我们的组织带来了诸多收益,SLA 提升至100%,财务成本降低67%,算力成本降低75%,每次请求 RT 减少5ms。
铭师堂的云原生升级实践
|
10天前
|
存储 人工智能 调度
容器服务:智算时代云原生操作系统及月之暗面Kimi、深势科技实践分享
容器技术已经发展成为云计算操作系统的关键组成部分,向下高效调度多样化异构算力,向上提供统一编程接口,支持多样化工作负载。阿里云容器服务在2024年巴黎奥运会中提供了稳定高效的云上支持,实现了子弹时间特效等创新应用。此外,容器技术还带来了弹性、普惠的计算能力升级,如每分钟创建1万Pod和秒级CPU资源热变配,以及针对大数据与AI应用的弹性临时盘和跨可用区云盘等高性能存储解决方案。智能运维方面,推出了即时弹性节点池、智能应用弹性策略和可信赖集群托管运维等功能,进一步简化了集群管理和优化了资源利用率。
|
19天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
基于AI的网络流量分析:构建智能化运维体系
基于AI的网络流量分析:构建智能化运维体系
95 13
|
24天前
|
Cloud Native
邀您参加云原生高可用技术沙龙丨云上高可用体系构建:从理论到实践
云原生高可用技术专场,邀您从理论到实践一起交流,探索云上高可用体系构建!
|
24天前
|
Cloud Native 安全 Java
杭州铭师堂的云原生升级实践
在短短 2-3 年间,杭州铭师堂完整经历了云计算应用的四个关键阶段:从“启动上云”到“全量上云”,再到“全栈用云”,最终达到“精益用云”。也从云计算的第一次浪潮,迈过了第二次浪潮,顺利的进入到了 第三次浪潮 AI + 云。
|
18天前
|
Prometheus 运维 监控
Prometheus+Grafana+NodeExporter:构建出色的Linux监控解决方案,让你的运维更轻松
本文介绍如何使用 Prometheus + Grafana + Node Exporter 搭建 Linux 主机监控系统。Prometheus 负责收集和存储指标数据,Grafana 用于可视化展示,Node Exporter 则采集主机的性能数据。通过 Docker 容器化部署,简化安装配置过程。完成安装后,配置 Prometheus 抓取节点数据,并在 Grafana 中添加数据源及导入仪表盘模板,实现对 Linux 主机的全面监控。整个过程简单易行,帮助运维人员轻松掌握系统状态。
131 3
|
1月前
|
Kubernetes Cloud Native API
云原生入门:从理论到实践的探索之旅
本文旨在为初学者提供一个关于云原生技术的全面介绍,包括其定义、核心原则、关键技术组件以及如何将这些概念应用于实际项目中。我们将通过一个简易的代码示例,展示如何在云原生环境下部署一个简单的应用,从而帮助读者更好地理解云原生技术的实践意义和应用价值。
|
10天前
|
运维 监控 Cloud Native
云原生之运维监控实践:使用 taosKeeper 与 TDinsight 实现对 时序数据库TDengine 服务的监测告警
在数字化转型的过程中,监控与告警功能的优化对保障系统的稳定运行至关重要。本篇文章是“2024,我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品之一,详细介绍了如何利用 TDengine、taosKeeper 和 TDinsight 实现对 TDengine 服务的状态监控与告警功能。作者通过容器化安装 TDengine 和 Grafana,演示了如何配置 Grafana 数据源、导入 TDinsight 仪表板、以及如何设置告警规则和通知策略。欢迎大家阅读。
28 0

热门文章

最新文章