云原生容器Clouder认证:容器应用与集群管理—课时2:为什么需要容器集群

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介: 云原生容器Clouder认证:容器应用与集群管理—课时2:为什么需要容器集群

思考:单容器实例能否支撑企业级应用?

之前,小陈已经能够采用Docker在单容器上完成WordPress网站的构建、发布和运行了。经过公司评估后,计划让小陈把WordPress网站部署到生产环境上,正式上线运营。小陈觉得这个任务重大,由于缺少经验,决定找大刘请教。

小陈:师傅,我刚在容器上搭建过公司网站,现在要在生产环境中搭建公司网站,我感觉只用容器来搭建恐怕不行吧?

大刘:是会有些问题。设想一下,如果容器所在的宿主机出现故障,或者网站应用需要停机升级,又或者用户访问量超过了单个容器的处理能力,会怎样?

小陈:网站可能会无法提供服务,导致业务无法开展。应该如何解决呢?

大刘:一个好汉三个帮咯。这就需要运行多个相同应用的容器,并构成一个跨服务器的容器集群,对外提供统一的访问地址。如此,当一个容器发生异常或其应用需要升级时,由于其他容器未受影响,整个集群可以照常提供服务。容器集群可提供远超单实例的处理能力,还可以根据业务负载的变化,相应调整集群中的容器数量,实现业务的弹性。

小陈:明白了。那么,管理容器集群会很复杂吗?

大刘:这个问题问得好。随着容器技术的普及,容器集群技术也在飞速发展,现在已经很成熟了,容器集群的管理自动化、智能化程度很高,大大节省了运维人员的时间精力,比如我们常说的Kubernetes技术就是这样。

小陈:哦,好像听过这个名字,那我先去了解下容器编排技术。

 

容器集群的必要性

单个容器的应用可以满足简单应用场景或者少量用户访问,但随着应用越来越复杂、访问量越来越大,单个容器的性能慢慢不支,就需要不断增加更多容器来提高应用的处理能力。但随着容器越来越多,就引发了一系列问题:

  • 如何跨主机部署成百上千个容器?
  • 如何协调和调度大量的容器?
  • 如何在升级应用程序时不会中断服务?
  • 如何监视应用程序的运行状况?

由于容器本质上是轻量级且短暂存在的,因此在生产环境中运行和管理大量容器,所需工作量巨大。遇到业务访问量特别大的时候,可能需要同时运行数百甚至数千个容器。如果手动管理这些容器,会显著增加管理复杂性。

所以,当大规模使用容器时,人工管理已经不可行,不得不考虑容器调度、部署、跨节点访问、自动伸缩等问题,这就需要容器集群技术了。

 

容器集群技术是如何发展的?

容器出现后,容器集群技术是近些年容器技术演进发展的重点领域之一。容器集群发展的里程碑事件如下:

2013年7月:Mesosphere发布了Marathon的开源项目。它的设计宗旨是让用户在同一组服务器上,更智能地运行多种程序和服务。

2014年6月:Google开源了Kubernetes。其目标是成为“跨集群的应用级别容器部署、部署和运维自动化平台”。

2015年4月:CoreOS公司推出了容器网络接口规范(CNI),它规定了一个容器runtime和网络插件之间的标准接口协议。

2015年5月:Docker发布了容器网络模型 (CNM)。它是Docker主导的网络方案,提供了IP地址管理和网络插件功能。

2015年7月:Google主导成立了云原生计算基金会(CNCF)。CNCF对云原生最初的定义,包含了三个方面:应用容器化,面向微服务架构,应用支持容器的编排调度。

2016年3月:Google将Kubernetes项目捐赠给CNCF基金会。

2016年6月:Swarm内置到Docker中。

2017年7月:Open Container Initiative(OCI)发布了容器运行时和镜像规范1.0版本

2017年12月:标准化容器存储接口规范(CSI:Container Storage Interface)发布。CSI的主要目的是使得存储提供商只需要编写一个插件,就能在大部分的容器编排系统上工作。

2018年3月:Kubernetes项目毕业

2018年8月:Prometheus项目毕业

2018年之后:Kubernetes 逐渐成为业界通用流行的容器编排技术,各大厂商纷纷宣布支持 Kubernetes 作为容器编排的方案。

从容器集群发展历程中,我们看到了Mesos、Swarm和Kubernetes项目,这三个项目都是实现跨集群的应用级别容器部署、管理和运维的自动化平台,这种平台技术一般可以称为容器编排技术。




练习实验:通过ASK搭建企业级网站应用

 https://developer.aliyun.com/adc/scenario/ace330daa1d7428cacf3225bea3207e2  

相关文章
|
1月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
417 24
|
2月前
|
存储 弹性计算 Cloud Native
云原生数据库的演进与应用实践
随着企业业务扩展,传统数据库难以应对高并发与弹性需求。云原生数据库应运而生,具备计算存储分离、弹性伸缩、高可用等核心特性,广泛应用于电商、金融、物联网等场景。阿里云PolarDB、Lindorm等产品已形成完善生态,助力企业高效处理数据。未来,AI驱动、Serverless与多云兼容将推动其进一步发展。
174 8
|
8月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以20.55亿tpmC的成绩刷新世界纪录,展现卓越性能与性价比。其轻量版满足国产化需求,兼具高性能与低成本,适用于多种场景,推动数据库技术革新与发展。
|
4月前
|
Cloud Native 中间件 调度
云原生信息提取系统:容器化流程与CI/CD集成实践
本文介绍如何通过工程化手段解决数据提取任务中的稳定性与部署难题。结合 Scrapy、Docker、代理中间件与 CI/CD 工具,构建可自动运行、持续迭代的云原生信息提取系统,实现结构化数据采集与标准化交付。
161 1
云原生信息提取系统:容器化流程与CI/CD集成实践
|
5月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
客户说|知乎基于阿里云PolarDB,实现最大数据库集群云原生升级
近日,知乎最大的风控业务数据库集群,基于阿里云瑶池数据库完成了云原生技术架构的升级。此次升级不仅显著提升了系统的高可用性和性能上限,还大幅降低了底层资源成本。
|
7月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
|
7月前
|
Cloud Native Serverless 流计算
云原生时代的应用架构演进:从微服务到 Serverless 的阿里云实践
云原生技术正重塑企业数字化转型路径。阿里云作为亚太领先云服务商,提供完整云原生产品矩阵:容器服务ACK优化启动速度与镜像分发效率;MSE微服务引擎保障高可用性;ASM服务网格降低资源消耗;函数计算FC突破冷启动瓶颈;SAE重新定义PaaS边界;PolarDB数据库实现存储计算分离;DataWorks简化数据湖构建;Flink实时计算助力风控系统。这些技术已在多行业落地,推动效率提升与商业模式创新,助力企业在数字化浪潮中占据先机。
425 12
|
6月前
|
Kubernetes Cloud Native 区块链
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
213 0
|
10月前
|
运维 Cloud Native 开发工具
智能运维:云原生大规模集群GitOps实践
智能运维:云原生大规模集群GitOps实践,由阿里云运维专家钟炯恩分享。内容涵盖云原生运维挑战、管理实践、GitOps实践及智能运维体系。通过OAM模型和GitOps优化方案,解决大规模集群的发布效率与稳定性问题,推动智能运维工程演进。适用于云原生环境下的高效运维管理。
355 8