5月26日，时速云企业级容器 PaaS 技术沙龙第9期在深圳成功举办，时速云联合创始人兼技术总监杨乐就 PaaS 平台落地实施所关注的一些问题、Kubernetes 核心组件、Kubernetes 资源对象以及 Devops 体系、微服务治理等方面做出了深入的探讨和分享。
以下是本次分享的实录：
杨乐：非常感谢大家，在这个天气炎热的周六来到这里。在这里给大家带来的是关于 PaaS 云平台在企业中落地的经验分享，其中包括了生产环境中关注的问题，Kubernetes 的架构和资源对象的利用，以及我们在实际实施过程中遇到的一些问题。另外 PaaS 平台体系构建完成，是如何在容器云上进行的应用实践的，以及我们基于 Docker、Kubernetes 所构建 DevOps 体系持续集成，测试环境和生产环境是如何应用 Kubernetes 去构建运行使用的，我们还会介绍微服务治理相关的架构，以及我们部署架构的知识。
基于Docker和K8S的平台建设
1、PaaS 容器云平台落地实施关注的问题
在 PaaS 云平台落地的时候，会有一些关注点，我们在企业落地实施的过程中，首先关注架构运行的方式，也就是说我们最初架构的选型，以及它的核心组件，比如说我们的日志如何去收集，监控和报警组件是如何运行的。在 PaaS 平台上运行的应用，相关的应用服务是如何发布出去的，是以何种方式代理出去的。以及我们在落地实施的时候，平台自身的组件以及 Kubernetes 本身的组件如何实现它的高可用，真正实现生产运行体系。
为了运行有状态应用，需要分布式存储进行支持。如何构建集群的网络类型，如何将容器服务进行集群内的网络打通。持续集成体系是我们基于 Kubernetes 相关的资源对象去构建的开发测试运维一体化的子产品。而最终要去注重用户应用的发布、运行，同时需要以容器的方式在部署到 PaaS 平台，如何将应用容器进行互联。
我们会关注真正落地实施之后，从它的架构运营、高可用性，到最终成体系的构建、应用的部署。而这几个关键点，会在后面每一个对应到 Kubernetes 架构体系上，一一介绍。
在场的各位对 Docker 和 Kubernetes 有没有一些了解，Docker 是单机容器的运行引擎。而 Kubernetes 是将容器以及 Docker 做集群架构的体系，它的架构方式是 Master、Slave 的方式。也就是说 Master 作为中控调动中心，去控制我的 Slave 结点。而 Slave 节点上面，所有的这些结点去运行相关的容器。应用服务都会用容器的方式运行在 Slave 节点之上。而它的发布是通过 Service 以及外部代理的方式向外发布。而每一个容器可以通过设置后端存储的方式进行持久的存储。
在 Kubernetes 组件里，需要关注日志组件。当容器运行在 Kubernetes 架构体系的时候，我需要关心应用本身产生的日志有没有问题。测试和开发人员需要获取一些调试的信息，然后去判断它的问题在哪里。而运维人员也需要查看发生问题的应用，它的日志在哪里。
当容器的 CPU 或者是内存发生了一些变动，超出负载的阈值时，需要做及时的报警。在内网进行服务发现的时，需要一个 DNS 的配置，以此各个应用间可进行探测和调用。
我们后面会有一些存储和网络，网络需要支持我们整个集群之内所有的结点，容器之间需要网络的打通，可以让容器在内网之间做一个互联，做一个架构的连接。
2、Kubernetes核心组件
Kubernetes 核心组件包括日志、监控、kube-dns。从日志来说，Kubernetes 这些日志组件是从 ElsaticSearch 构建的。它会从节点里面收集相关的容器日志信息。会把这些信息发送到中控的 ElsaticSearch 组件里面去。当这些信息收集完了之后，会通过外部的 UI、开发的UI的组件或者是用 Kibana 展示组件去进行合理的展示。
运维人员和开发人员可以通过可视化的展示组件去检索对应的日志。对于日志来说，Docker logs 是默认的日志输出的位置。但是通过一些特定的设置，不单单可以收集 Docker logs 本身产生的日志，还能够指定应用所能够达到日志的位置，指定相关的目录，并能够随意收集容器内部日志的信息。
在监控体系方面，第一种方式，Kubernetes 本身是使用 Kubelet 以及 Heapster、Influxdb 构建的。Influxdb 会把相关监控信息存储起来，监控数据从kubelet中通过heapster远程获取的。通过 Grafana 去展示相关的监控信息。用户通过一个集中化监控展示平台，可以查看到指定的容器服务所用的 CPU、内存相关的监控信息。
第二种监控体系是使用 Prometheus 组件，这两种体系是分别独立的。它的方式也是通过收集每一个节点相关的 CPU、内存等等监控信息，存储到一个中心化存储体系里面去，然后再把相应的监控信息展示出来。
对于报警体系，可以通过 Prometheus 本身的一些规则的设置，可以设置达到我 CPU 预值20% 的时候会触发报警事件。它可以调用外部相关操作的动作，比如说调用我们的平台，调用我们平台 API 里面所集成的短信或者邮件 API。就可实现从我们平台发生的监控，比如说超过了预值的 CPU，自动发出报警给我们的管理员，管理员就可以在及时检测到CPU、容器以及节点它的问题所在。
Kubernetes 一个核心组件就是 kube-DNS，它是为 Kubernetes 内部应用之间做服务发现。什么是服务发现，当我们把我们的应用去运行到 Kubernetes 体系里面去的时候，每一个应用中需要有一定的机制发现对方。我需要知道我周围的这些应用运行的名字是什么，它的运行位置在哪里，它的 IP 是多少。我需要这样一套发现机制，而 Kubernetes 本身提供的一方面把每一个应用和容器的信息记录到 Master 里面去。同时用 Kubernetes DNS 的方式展现给其它的应用工具。
当用户创建应用后，会在内网 kube-dns 里面记录一个域名。 每一个域名对应我一个应用，当其它的应用容器想要连接指定的应用的时候，只需要通过 DNS 域名就可以连接到。DNS 的 Kubedns 组件，不停的跟 Master Apiserver 进行交互，实时获取所创建或者是删除的这些应用的状态，获取IP地址、名称，并记录在 DNS 存储空间里，形成一条条 DNS 记录。而 DNS 会把相应的记录信息整合成DNS的服务出口。这样其它的应用服务可以通过DNS的53端口，进行查询，和DNS记录检索。这样就实现在整个联网范围之内，通过DNS去查询到指定的应用服务的功能。
Kube-DNS 是可以应用到 Kubernetes 本身的编排体系里面去。也就是说当我们运行应用到Kubernetes 架构体系里面之后，它不单是一个应用，而是多应用需要编排在一起。编排在一起就需要每一个应用互相之间进行一个发现和连接，而连接就需要用IP地址或者是域名，这里面就是用域名的方式。
所以我在编排的时候，通过一个编排文件，把编排文件每一个应用之间，它是用域名的方式设计到里面去。通过编排文件它可以统一的创建所有的应用，让它同时去启动或者是顺序启动，进行一个架构的建设。
高可用性，高可用对于系统平台来说，包括 Kubernetes 本身的高可用，还有我们提供自身产品的高可用，还有各种其它组件和存储的高可用。Kubernetes 本身高可用提供的这种方式，首先 Master高可用，Master 高可用通过多个 Master 的方式让它多活，然后通过统一的 Keepalived 的方式跟 Service 进行一个互联。
而相应的服务对外发布出口的时候，需要有一个对外的出口。底层存储的方式是通过多活的方式进行高可用的设置。平台本身每一个涉及到单点故障问题的组件都设置了高可用性，这个也是在生产环境中必要考虑的。
3、Kubernetes的资源对象
Kubernetes 的一些资源对象， Kubernetes 的 Pod 的概念，对容器本身来说，一个 Pod 里面可以包含多个容器，而多个容器在同一个 Pod 里面是可以共享网络和存储的。这就实现了在多个容器进行编排的时候，每一个容器都可以进行非常紧密的连接。Deployment 可以对 Pod 进行副本的管理，或者是进行滚动升级的识别。
而 Service 这个概念就是一个抽象的服务出口，这就是为了将我的 Pod 或者是我的容器运行在 Kubernetes 之后，如何将它发布出去，如何让用户从外部进行一个访问，让 Service 做这件事情，它实际上是在我们的节点上做了一个负载均衡器。一个基于 IOS 一个负载均衡器。它会把用户外部访问的流量分发到内部多个 Pod 或者是容器上面进行一个负载均衡。
Labels 实际上是指在我 Kubernetes 本身资源对象里面作为一个标签，以及标签选择的方式。
ConfigMap 实际上是对数据的管理，我可以通过把我的一些外部配置信息放在 Kubernetes 存储里面的一种方式。然后去解决我在构建完我的容器进项之后，我希望把我的这些进项放在不同的环境里面，而不同的环境外部配置信息反而不一样。而我又不希望更改我容器里面的这些内容。那就用外部的方式，将外置的配置信息加载到容器里面。
而这个 ConfigMap 就起外部配置信息加载到容器里面的作用的。Secret 本身是解决密码以及 token 相关的问题。Job 是任务以及定时任务，我可以设置一个应用程序或者是一个进程让它运行一次，或者我可以设置定时进行。这些可以把它思考成一个 cronjob，也就是说一些定时任务会去做。
水平伸缩也就是说 HPA，在 Kubernetes 里面，它可以做到应用容器的一些自动伸缩。可以根据我们的 CPU 或者是内存、网络或者是磁盘 AIO，它的参数，进行一个实例的伸缩。如果我们设置了一个预值，如果 CPU 超过了 50%，那么我的容器自动扩展到 10 个或者是 20 个。当 CPU 低于百分之多少的时候，我可以让他自动回缩到指定的数量。这就是在负载变化的情况下，对实例伸缩的功能。
而下面的 Stateful、Volumes 以及 Ingress，Stateful 是为了解决有状态服务，以及可以做集群模式对象。Volumes 是为了解决相关磁盘存储，还有 Ingress 是 Kubernetes 本身指定的负载均衡代理。
对于 Kubernetes 资源对象 Stateful 首先是为了解决有状态存储的一些应用。如果需要手动设置多个 Pod 之间的存储配置，就会出现一个问题，Pod 重启之后就消失了。所以如果我们手动配置的话，就很难做到他们之间主从的配置。
而 Stateful 是为了解决这个问题，Stateful 第一个特点是可以挂载相应的动态存储。第二他可以将起来的这些 Pod 进行有序的标号，也就是说普通的 Pod 的话，它的标号是随机的。但是这种 Stateful 是有序的，从 0 开始一直到 N 为止。也就是说这几个 Pod 之间是可以用有序的名字互相发现。这就带来一个可能，我在运行 Stateful 的时候，我可以设置一些参数或者是脚本，让他们按照这个名字互相发现。这样你通过互相发现的方式，再进行主从之间一些动态设置。这就可以实现我起了多个容器，通过 Stateful 进行一些动态设置。他们可以完成主从，进行集群的配置。也就是说 Stateful 可以实现各个需要进行主从配置应用软件的集群设置。
Ingress 我们之前提到作为一个服务出口，当我们的应用运行在 Kubernetes 的时候，我们需要把它进行对外的发布，发布的方式可以通过代理的方式，也可以通过 Ingress 的方式。
实际上 Ingress 对应的就是我们所关注的服务出口的问题，而 Ingress 是解决出口的方式之一，实际上还有其它很多种方式，也可以自研去做这个事情。
Volumes 是解决整个 PaaS 平台它的存储问题，我们应用容器在运行的时候，如果我们用过 Kubernetes，如果 Pod 起来以后，如果不进行持久化存储的话，重启以后很多内容丢失。为了防止关键信息丢失，我们需要挂在分部式的存储。
一种方式就是我们通过 PVC 的方式，挂在一些文件体系上面。这样 Pod 在进行迁移的时候，其中一个 Pod 在机器上挂掉以后。它的存储会跟随我们的 Pod 从另外一个可用的机器上起来。这样的话，它原来的内容可以在新的 Pod 里面读取到，这样就达到存储可用性的效果。
Kubernetes 网络类型也有很多种方式，现在我们常用或者是我们现在支持的方式就是包括让 Calico、Flannel、Weave 的方式。实际上一种是隧道的方式，或者是用路由的方式去实现。
4、Kubernetes生产环境的实施
从上图我们可以看到生产环境实施的整个架构模式图，首先对于 Kubernetes 来说，整个集群各个组件模块是需要多副本的，整个控制台对 API 调用的控制端需要多个节点，以及镜像仓库、文件存储，以及相关的 Slave 都是需要多节点的。
而在集群内部，需要一组服务出口。在应用的时候，持续集成所需要运行一组集群，这些都需要高可用去做。每一个功能组件，可以通过一种方式进行合理的分组。每种类型的组件或者应用，可以运行到指定的服务器节点上去。
容器云平台在企业中的应用场景
1、容器云平台功能体系
下面给大家介绍一下容器云平台在企业中应用场景，首先可以看一下整个容器云平台功能体系，首先是最基本的应用管理。可以通过 Kubernetes 去创建应用，去管理应用。可以通过 Kubernetes job 去实现持续集成的体系，包括代码仓库、镜像构建以及持续部署这些功能。微服务体系包括服务发现、负载均衡等，应用之间可以进行服务监控。可以通过Stateful 资源对象一键创建一套集群体系。包括我们分布式的存储，相应队列，大数据的一些组件等等。
而 Kubernetes 本身部署起来，可以是虚拟机，也可以是物理机，也就是说它的底层架构可以是偶合的。
2、Devops体系
通过 Kubernetes job 的方式来进行持续集成，也就是说持续集成构建的框架。通过这个框架，我们启动我们的持续集成的时候，我们会调动 API。通过 job 的方式，启动多个构建服务，每一个 job 对应一个任务去完成它指定的工作。当它完成以后，会通过代码的构建以及镜像的生成。结束以后，它会把相应的镜像放在指定的镜像仓库里面去。。
通过对镜像仓库以及 API 的设置，它可以自动从镜像仓库里再次部署到 Kubernetes 的环境里面。
开发人员可以通过代码提交的方式去触发持续集成。同时进行单元测试。测试结束之后做一些审计，然后把这些结果发送。扫描结束之后会对它进行一个编辑，编译的结果会传到下一步里面，进行一个代码构建，代码构建会生成相应的镜像，它会推送到我的镜像中心，然后会接受一些安全扫描。扫描镜像里面是否存在一些安全风险，它有没有一些漏洞。在漏洞扫描结束之后，会经过部门的审批流程。如果部门审批流程通过，它就可以进行下一个镜像发布或者是发布到我们的平台，或者是让它上传到我们的应用商店里面。
这样当镜像进行一个发布之后，会运行到测试环境，可以交给测试团队进行一个部署的测试。当测试团队发现问题之后，会交给开发人员进行再一次迭代。这样就会形成从研发体系到代码提交到研发开发测试，到最终的部署运行以及再次回环的迭代，整个回环体系就构建起来了。
3、测试生产运行体系
这是测试环境以及生产环境的运行体系，在给客户部署实施的时候，一般情况下，很多用户都是按不同的部门或者是按不同的网络环境的多个集群。在这个图上可以看到左边是测试环境集群，也就是说这是一套独立的 Kubernetes 集群体系，右边是生产环境的一些集群。这里面是所有生产环境的应用都在运行。
从构建体系来说，持续集成体系可以在这里面跑。也就是说从代码的生成到持续集成部署到镜像生成，自动把业务应用上去，开发测试人员通过测试环境对它进行一个测试。最终当测试完毕之后，这些镜像可以通过定版的方式同步到生产环境的镜像中心里面。
然后再通过运维或者是项目经理的管理，进行一个生产环境的部署。这样的话它就形成整套从生产环境到测试环境整体的运维体系。当我们在真正生产运维的时候，可以通过生产环境中的日志管理、监控管理、审计系统，通过这些组件进行生产环境的运维。
4、微服务治理
微服务治理是基于 Kubernetes 的特性基础上，将 SpringCloud 架构结合在一起。集成了 SpringCloud 的服务发现、负载均衡、配置管理等组件，可以用容器的方式运行到 Kubernetes 平台里面。用户可以把基于 springboot 开发的应用运行到平台里面，运行上去之后，应用将注册到服务注册中心，并可使用 SpringCloud 的相关组件。
生产环境落地实施后，最终要实现的是用户的应用要上云，真正的部署上去。部署的环节需要首先把应用程序进行容器化。需要构建应用的生产环境，将应用程序进行打包，然后将应用的镜像部署到我们的 Kubernetes 里，让 Kubernetes 对应用程序进行生命周期的管理，当整个架构体系和服务体系上云以后，可以进行多个组件之间的编排，组件直接进行互联，并且通过配置管理进行相同应用多个环境的部署。
当涉及到数据库的存储时，需要使用 Stateful 对象进行管理。当应用架构部署完成以后，对外发布的时候，需要进行负载均衡出口的管理。最终以如图这种方式，通过负载均衡访问到 APP，以及数据存储通过存储块进行有状态保持，在运维的过程中，对其进行配置管理，以及监控、日志的查看、操作，这样一整套运维体系就可以构建起来。
Q&A
Q：用户隔离怎么做？
A：用户隔离是基于用户命名空间的体系做的网络隔离。Calico本身是负责网络隔离的，再就是一些用户体系的资源隔离，都可以通过kubernetes 的命名空间进行隔离。
Q：我刚才看有大数据相关的组件，我不知道你这边大数据有没有用到ES等性能要求比较高的应用。在这种情况下，你们的性能表现是什么样的。第二个问题是在Kubernetes有三种service模式，你这边是哪一种模式？
A：大数据相关的组件实际上如果你要运行的话，跟性能相关的，还是基于底层硬件体系。也就是说 Kubernetes 本身是需要架设在 IaaS 或者是物理基上的。如果说底层性能不够优的话，你构建那些 SDN 网络，它的性能也会受到连累。因为本身它访问的性能以及存储的性能，都是涉及到我用 ios 这种软件定义网络的方式去做的。最终是要打到物理环境里的。
第一建议网络做的比较优，再就是要用高性能，高 IO 的存储组件。
第二个问题是 Service，通过 Service nodeport 对外发布的时候，但是对于企业管理来说，你可能涉及到要发布到哪一个节点上，以及这些节点上的关口如何去管理。如果你这一套系统自用的话，这个方式是没有问题的。但是如果是一个企业或者是公有云，就会涉及到这些端口对于管理人员来说，管理起来是比较困难的。
所以最好集中的方式用这种指定节点，并且让它只是在几个节点上开端口的方式，或者是用 externalIP 这种方式做比较好。
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