MOSOS基础介绍（转自树人云）
实录分享 | IBM马达：Kubernetes/Swarm on Mesos
4月17日，Mesos爱好者在北京P2联合创业办公社迎来了第四次Mesos User Group约会，下面是来自IBM马达的分享实录。
作者介绍：马达，IBM 高级软件工程师，Kubernetes/Mesos代码贡献者。
很高兴参加这次活动，之前我一直从事分布式计算；从硕士阶段就开始在做分布式资源的调度及优化这一块，当时是基于Globus做跨机群的资源调度。毕业时加入了百度，后来进入了Platform Computing公司；Platform Computing是一家有着20多年分布式经验的公司；2012年Platform Computing被IBM收购，现在做为IBM一个子部门继续从事分布式相关的工作。凭借我们在分布式方面非常丰富的经验，我们在与分布式相关的开源项目都有比较多的贡献，这次主要讲与Mesos， Kubernetes，Swarm相关，还有其它团队在做Spark相关的项目。我会介绍一下Kubernetes和Swarm与Mesos的集成；比如说在公司的选型上谈一下我自己的想法，大家可以一起交流，如果有一些其他的想法，大家也可以一起讨论。
我先简单介绍一下这三个产品，然后讲一讲为什么要把Kubernetes和Swarm集成到Mesos上；然后介绍一些集成的细节，后面还有一些遇到的Challenge。最后，我们已经有一款自己的产品，叫EGO，和Mesos比较像。后续会逐渐将我们的经验及想法贡献到社区，我们做的主要是资源的调度，提高云和集群中资源的使用效率。
首先介绍一下三个产品；Kubernetes是Google推出的，参考Google Borg的开源实现，现在支持它的有红帽、惠普、华为等企业。Swarm是Docker下的项目，Swarm的目标是100%兼容Docker API，现在已经达到90%多；有些API在分布式环境中比较难处理，后面会有介绍。Mesos是这次演讲的重点，Mesos由Mesosphere公司来支持，第二大的commiter是Twitter，第三大的社区贡献者是IBM。IBM上个季度贡献了200多代码。Mesos主要是为了将资源抽象出来，尤其是CPU这些资源抽象出来，使整个集群看起来就像一台机器；用户只要关心他使用什么样的资源就可以了，这是Mesos的作用，也就是进行资源的调度和编排，提高整个资源的使用率，减少IO，最终降低开发和运维的成本。
我原来在百度的时候，百度的运维团队非常庞大，研发要给他写一个脚本，也就是上线步骤，告诉他第一步怎么办，第二步怎么办，第三步怎么办，运维人员按照这个脚本来执行。业务上线以后，通知研发检查有没有问题。现在跟原来的同事聊，有了很大的变化，很多东西都有自动化的脚本，包括资源的利用，大概需要什么样的资源，它会自动的支撑脚本。Mesos就是做这件事，把整个资源的运维用机器做起来，减少手动。
说一下为什么集成到Mesos上，Kubernetes和Swarm最主要的目标是Container，我们希望对资源可以共享，比如说双十一，会有峰值的时候；系统在平时会有一个估值，提供基本的服务资源；剩下的机器做一些线下的分析。Mesos为这样的需求提供了一种解决方案。
“Auto-Scaling”和“不依赖于特殊网络”；这两种个原因说服力不强：网络自己用脚本就可以做了，Auto-Scaling用脚本也差不多；主要优势还是资源共享，在DCOS上资源共享相对来说比较重要。现在大部分的公司还在专注于网络和存储，可以将容器连接进来并可以访问共享数据；但是过一段时间你会发现，网络和存储不是大的问题以后，大家会关心资源的利用率；如果10台机器的资源利用率提高10%，带来的好处并不明显，但如果是1万台机器能提高10%的利用率，那集群相当于多了1000台机，带来的效果还是很明显的。
这是Kubernetes在Mesos的一个结构图，Kubernetes最左边这个地方就是Kubernetes自己本身的一些Master的东西，其实在Master最主要的是资源调度Scheduler这一块，Scheduler的资源是Mesos Master分出来的，所以在Kubernetes对Mesos来说只是其中的一个framework，Kubernetes和Spark可以共享资源。Kubernetes提供的CloudProvide很多，它可以跟其他的云厂商可以进行集成。在调度资源里面，Kubernetes还会遵循现有的调度策略。但是有一个问题，就是Scheduler在计算的时候，分配的资源只是基于Mesos给它的东西，比如Mesos分给Scheduler机器A，但是可能机器B上有一个更优的资源，它其实是拿不到的。
Scheduler拿到资源以后还是通过Mesos来启动计算节点，Kubernetes的Master相当于Mesos的一个Framework。这个计算节点的executor其实这个做的还是蛮不错的。在Kubernetes 中提供了一个Kubelet的库用于容器的管理，这个集成项目把Kubernetes和mesos的Executor做了集成，两边做的都是蛮好的。最开始以为是Slave再去起一个Kubernetes 的 Agent，那样计算节点的开销会很大。现在的解决方案相当于是把Kubernetes集中到Mesos的Executor。Kubernetes On Mesos，自己做了Executor，改了Scheduler，基本上还保持了Kubernetes原有的功能，对原来的支持还是蛮不错的。
集成的问题，其实从总体架构来看，大家都是提供了集成的方法，但彼此的集成方案很难统一。而且在概念和功能上也有很大的区别，比如说Namespace和Quota，这是Kubernetes自己的功能，这两个彼此的资源都看不到。但是这个集成方案中，他并没有映射到Mesos自己的Role，整个Kubernetes映射成一个Role，这个Role能拿到多少Quota，就是Kubernetes 的资源。
另外就是刚才说的关于Optimistic Offer、Revocable resources。所谓资源共享，是Mesos上的一个Framework可以把自己不用的资源借出去，但是当我要的时候，我应该可以把资源抢占回来。而且当资源被抢占的时候需要给出一定的时间进行清理。Optimistic Offer现在会直接把资源抢回来，而且没有一个接口通知相应的作业进行后续的清理工作。比如说我要删某一个进程我应该告诉你怎么删，我要做一些东西。Kubernetes没有对Revocable resources做这些相应的处理。
另外，Mesos自己对Revocable Resources的支持力度也不是特别大。现在支持一种Revocable Resource：当机器分出去的Resources，但是没有用，也可以做Revocable resources。现在和Committer交流，我们经常提这个功能，他们并没有意识到资源的使用率对整个集群有多重要。集成的时候，Unified Container，把镜像下下来去解析。作为Unified Container，它并没有提供API, Kubernetes要用Docker的API完成这些工作，如果想把这些引到你的Unified Container，就意味着你的Unified Container要支持Docker的API,这对Mesos来说是很重要的。Docker的API最大问题是并没有一个统一的标准，它的镜像是可以下载下来的执行，但是Docker本身的API没有标准，Mesos的Unified Container要去兼容它的API是一件很繁重的工作。
另外就是Persistent Volume，Mesos自己提供了Persistent Volume，这个作业在机器上重启以后，这个资源所使用的文件会被留下来；如果没有Persistent Volume，则沙箱里的数据都会被删掉，这一块并没有跟Kubernetes自己的Persistent Volume集成在一块，Kubernetes自己的Persistent Volume做的事情是把Volume做成一种资源，比如说是1G或者2G，然后可以请求和作用这些资源；其实跟Mesos的功能是从想法上是完全一致的。但这里有一个效率的问题，Kubernetes自己Persistent Volume能够拿到全局所有的资源，但是如果基于Mesos的话，只能拿到Mesos固定的一些资源，所以这个Kubernetes只能基于不是最优集成拿到最好。其实最主要的大家都有自己的概念和想法，是没有一个人去做两边的集成，大家都认为应该跟随，到底谁应该跟随谁。
Swarm相对来说还简单一点，Swarm对于资源还好，最开始的时候其实Swarm他会去发一个请求，这个请求还是自己Mesos的系统，他会自己做一个Schedule，告诉Master。因为Swarm运行Docker UPS，有一个路径，所以这个东西资源分配给Swarm Cluster，这个资源分到Swarm，资源分到这，Swarm会告诉他在哪一台机器上，然后Swarm会连这台机器上的Container。再取那个信息，整个的过程是达到Swarm拿到这个机器以后会告诉Master，Run就基于Mesos自己对Docker的支持。透过这个信息也会告诉你连这个Docker，把这个信息盖了，这个集成会比较简单一点。
Swarm这一块相对来说做的稍微好一些，它会抽象成一个集群，它跟Mesos相对来说关系比较好的。但是Swarm本身的功能相对来说比较少，需要依赖于Docker，才能搭一个大的环境。集成的时候，我们有相似的这些东西，也有相似的问题，尤其是Docker API，比如说我先推一个，等我Run的时候，如果那个资源一直留在那儿的时候，这个资源一直留着，因为也不知道什么时候开始，不知道什么时候把容器起起来，这个CPU有可能闲了两天，还是用Mesos其他的功能来弥补。后面有Role和Quota，Swarm在很早的时候不支持Role，Swarm提供了基于Mesos的Role的支持。
现在Mesos和Swarm有一个集成，你经常会看到Kubernetes发一个新的版本，Mesos过两天就说我支持这个版本，最明显的是Kubernetes 1.1，Mesos马上跳出来说我支持1.1了。而Kubernetes最近发了1.2，但是Mesos却没有动静了。
Swarm最新版本我记不住了，Swarm现在还是以Docker为主。其实后面Unified Container对它来说是比较麻烦的一件事情。刚才我们说了Swarm会连机器，如果你用Unifed Container，最后Swarm就没有办法集成。我个人猜，过一段时间Mesos如果这个集成还再继续往前走，Docker Executor有可能会跟Swarm集成放在一块去，不用Unifed Container。其实Kubernetes、Swarm这些都是依赖于Docker镜像做出来的。这一块现在有压力，现在没有一个人跳出来说这个事情到底应该怎么办。
Pesistent Volume包括有一些Role，不知道它后续想怎么去做这些新的东西，因为Swarm现在它们的集成也不是特别的安全。
Challenges这部分，对新的东西的集成，其实这种集成现在跟的特别紧。包括像Security是集成的挑战。Mesos告诉你自己想做什么样的Security就去做，你加一个用户或者改一个权限的话，它俩的集成这一块现在其实还在调查之中，自己玩一玩还好。
Multi-Tenant我刚才也说的，该怎么做决定，尤其是多层级的资源调度。比如说有一个部门，这个部门下面有三个人，每个人用到的资源我们也是在这里做，其实这种role就是一层，如果是三级部门去做这种资源分配还是很好做的。集成我们现在两个在一起做，Mesos我们会推这些资源容器，Kubernetes这一块现在是还在做的一个事情。新的集成这个只能说有新功能找新的解决方案，按案例来做。另外，集成的时候，大家都会用到Kubernetes有自己的UI，这些都是社区的，都是分开的。所以你做Monitoring要自己去做，包括集成的时候，把它的信息全都抓起来观察整个集群的信息，不能单看一个，要把所有的东西全抓住，分析整个系统资源和环境资源，是不是使用率最高的，就是说有没有错误，或者说不是按照小范围来分的。这些都是Mesosphere自己来做的。现在在社区里面其实主要支持这张PPT的上面这三个。
IBM我们自己在做分布相关的产品，我们做了Mesos on EGO，在资源调度、分配、共享等方面有很大的优势。我们在做了Mesos on EGO以后，我们会有一个统一的资源管理系统提供资源计划，资源抢占等；其实我们在EGO里面其实已经做出来了。还有资源的分配，我们原来做企业级的产品，当时最大的客户应该有300多个Role来进行资源的分配和共享。我们现在做这种Policy，我们自己的产品跟Mesos集成，另外一个也会做一些相关的通用的功能。我主要讲的内容就是这么多。谢谢大家！
作者介绍：马达，IBM 高级软件工程师，Kubernetes/Mesos代码贡献者。
很高兴参加这次活动，之前我一直从事分布式计算；从硕士阶段就开始在做分布式资源的调度及优化这一块，当时是基于Globus做跨机群的资源调度。毕业时加入了百度，后来进入了Platform Computing公司；Platform Computing是一家有着20多年分布式经验的公司；2012年Platform Computing被IBM收购，现在做为IBM一个子部门继续从事分布式相关的工作。凭借我们在分布式方面非常丰富的经验，我们在与分布式相关的开源项目都有比较多的贡献，这次主要讲与Mesos， Kubernetes，Swarm相关，还有其它团队在做Spark相关的项目。我会介绍一下Kubernetes和Swarm与Mesos的集成；比如说在公司的选型上谈一下我自己的想法，大家可以一起交流，如果有一些其他的想法，大家也可以一起讨论。
我先简单介绍一下这三个产品，然后讲一讲为什么要把Kubernetes和Swarm集成到Mesos上；然后介绍一些集成的细节，后面还有一些遇到的Challenge。最后，我们已经有一款自己的产品，叫EGO，和Mesos比较像。后续会逐渐将我们的经验及想法贡献到社区，我们做的主要是资源的调度，提高云和集群中资源的使用效率。
首先介绍一下三个产品；Kubernetes是Google推出的，参考Google Borg的开源实现，现在支持它的有红帽、惠普、华为等企业。Swarm是Docker下的项目，Swarm的目标是100%兼容Docker API，现在已经达到90%多；有些API在分布式环境中比较难处理，后面会有介绍。Mesos是这次演讲的重点，Mesos由Mesosphere公司来支持，第二大的commiter是Twitter，第三大的社区贡献者是IBM。IBM上个季度贡献了200多代码。Mesos主要是为了将资源抽象出来，尤其是CPU这些资源抽象出来，使整个集群看起来就像一台机器；用户只要关心他使用什么样的资源就可以了，这是Mesos的作用，也就是进行资源的调度和编排，提高整个资源的使用率，减少IO，最终降低开发和运维的成本。
我原来在百度的时候，百度的运维团队非常庞大，研发要给他写一个脚本，也就是上线步骤，告诉他第一步怎么办，第二步怎么办，第三步怎么办，运维人员按照这个脚本来执行。业务上线以后，通知研发检查有没有问题。现在跟原来的同事聊，有了很大的变化，很多东西都有自动化的脚本，包括资源的利用，大概需要什么样的资源，它会自动的支撑脚本。Mesos就是做这件事，把整个资源的运维用机器做起来，减少手动。
说一下为什么集成到Mesos上，Kubernetes和Swarm最主要的目标是Container，我们希望对资源可以共享，比如说双十一，会有峰值的时候；系统在平时会有一个估值，提供基本的服务资源；剩下的机器做一些线下的分析。Mesos为这样的需求提供了一种解决方案。
“Auto-Scaling”和“不依赖于特殊网络”；这两种个原因说服力不强：网络自己用脚本就可以做了，Auto-Scaling用脚本也差不多；主要优势还是资源共享，在DCOS上资源共享相对来说比较重要。现在大部分的公司还在专注于网络和存储，可以将容器连接进来并可以访问共享数据；但是过一段时间你会发现，网络和存储不是大的问题以后，大家会关心资源的利用率；如果10台机器的资源利用率提高10%，带来的好处并不明显，但如果是1万台机器能提高10%的利用率，那集群相当于多了1000台机，带来的效果还是很明显的。
这是Kubernetes在Mesos的一个结构图，Kubernetes最左边这个地方就是Kubernetes自己本身的一些Master的东西，其实在Master最主要的是资源调度Scheduler这一块，Scheduler的资源是Mesos Master分出来的，所以在Kubernetes对Mesos来说只是其中的一个framework，Kubernetes和Spark可以共享资源。Kubernetes提供的CloudProvide很多，它可以跟其他的云厂商可以进行集成。在调度资源里面，Kubernetes还会遵循现有的调度策略。但是有一个问题，就是Scheduler在计算的时候，分配的资源只是基于Mesos给它的东西，比如Mesos分给Scheduler机器A，但是可能机器B上有一个更优的资源，它其实是拿不到的。
Scheduler拿到资源以后还是通过Mesos来启动计算节点，Kubernetes的Master相当于Mesos的一个Framework。这个计算节点的executor其实这个做的还是蛮不错的。在Kubernetes 中提供了一个Kubelet的库用于容器的管理，这个集成项目把Kubernetes和mesos的Executor做了集成，两边做的都是蛮好的。最开始以为是Slave再去起一个Kubernetes 的 Agent，那样计算节点的开销会很大。现在的解决方案相当于是把Kubernetes集中到Mesos的Executor。Kubernetes On Mesos，自己做了Executor，改了Scheduler，基本上还保持了Kubernetes原有的功能，对原来的支持还是蛮不错的。
集成的问题，其实从总体架构来看，大家都是提供了集成的方法，但彼此的集成方案很难统一。而且在概念和功能上也有很大的区别，比如说Namespace和Quota，这是Kubernetes自己的功能，这两个彼此的资源都看不到。但是这个集成方案中，他并没有映射到Mesos自己的Role，整个Kubernetes映射成一个Role，这个Role能拿到多少Quota，就是Kubernetes 的资源。
另外就是刚才说的关于Optimistic Offer、Revocable resources。所谓资源共享，是Mesos上的一个Framework可以把自己不用的资源借出去，但是当我要的时候，我应该可以把资源抢占回来。而且当资源被抢占的时候需要给出一定的时间进行清理。Optimistic Offer现在会直接把资源抢回来，而且没有一个接口通知相应的作业进行后续的清理工作。比如说我要删某一个进程我应该告诉你怎么删，我要做一些东西。Kubernetes没有对Revocable resources做这些相应的处理。
另外，Mesos自己对Revocable Resources的支持力度也不是特别大。现在支持一种Revocable Resource：当机器分出去的Resources，但是没有用，也可以做Revocable resources。现在和Committer交流，我们经常提这个功能，他们并没有意识到资源的使用率对整个集群有多重要。集成的时候，Unified Container，把镜像下下来去解析。作为Unified Container，它并没有提供API, Kubernetes要用Docker的API完成这些工作，如果想把这些引到你的Unified Container，就意味着你的Unified Container要支持Docker的API,这对Mesos来说是很重要的。Docker的API最大问题是并没有一个统一的标准，它的镜像是可以下载下来的执行，但是Docker本身的API没有标准，Mesos的Unified Container要去兼容它的API是一件很繁重的工作。
另外就是Persistent Volume，Mesos自己提供了Persistent Volume，这个作业在机器上重启以后，这个资源所使用的文件会被留下来；如果没有Persistent Volume，则沙箱里的数据都会被删掉，这一块并没有跟Kubernetes自己的Persistent Volume集成在一块，Kubernetes自己的Persistent Volume做的事情是把Volume做成一种资源，比如说是1G或者2G，然后可以请求和作用这些资源；其实跟Mesos的功能是从想法上是完全一致的。但这里有一个效率的问题，Kubernetes自己Persistent Volume能够拿到全局所有的资源，但是如果基于Mesos的话，只能拿到Mesos固定的一些资源，所以这个Kubernetes只能基于不是最优集成拿到最好。其实最主要的大家都有自己的概念和想法，是没有一个人去做两边的集成，大家都认为应该跟随，到底谁应该跟随谁。
Swarm相对来说还简单一点，Swarm对于资源还好，最开始的时候其实Swarm他会去发一个请求，这个请求还是自己Mesos的系统，他会自己做一个Schedule，告诉Master。因为Swarm运行Docker UPS，有一个路径，所以这个东西资源分配给Swarm Cluster，这个资源分到Swarm，资源分到这，Swarm会告诉他在哪一台机器上，然后Swarm会连这台机器上的Container。再取那个信息，整个的过程是达到Swarm拿到这个机器以后会告诉Master，Run就基于Mesos自己对Docker的支持。透过这个信息也会告诉你连这个Docker，把这个信息盖了，这个集成会比较简单一点。
Swarm这一块相对来说做的稍微好一些，它会抽象成一个集群，它跟Mesos相对来说关系比较好的。但是Swarm本身的功能相对来说比较少，需要依赖于Docker，才能搭一个大的环境。集成的时候，我们有相似的这些东西，也有相似的问题，尤其是Docker API，比如说我先推一个，等我Run的时候，如果那个资源一直留在那儿的时候，这个资源一直留着，因为也不知道什么时候开始，不知道什么时候把容器起起来，这个CPU有可能闲了两天，还是用Mesos其他的功能来弥补。后面有Role和Quota，Swarm在很早的时候不支持Role，Swarm提供了基于Mesos的Role的支持。
现在Mesos和Swarm有一个集成，你经常会看到Kubernetes发一个新的版本，Mesos过两天就说我支持这个版本，最明显的是Kubernetes 1.1，Mesos马上跳出来说我支持1.1了。而Kubernetes最近发了1.2，但是Mesos却没有动静了。
Swarm最新版本我记不住了，Swarm现在还是以Docker为主。其实后面Unified Container对它来说是比较麻烦的一件事情。刚才我们说了Swarm会连机器，如果你用Unifed Container，最后Swarm就没有办法集成。我个人猜，过一段时间Mesos如果这个集成还再继续往前走，Docker Executor有可能会跟Swarm集成放在一块去，不用Unifed Container。其实Kubernetes、Swarm这些都是依赖于Docker镜像做出来的。这一块现在有压力，现在没有一个人跳出来说这个事情到底应该怎么办。
Pesistent Volume包括有一些Role，不知道它后续想怎么去做这些新的东西，因为Swarm现在它们的集成也不是特别的安全。
Challenges这部分，对新的东西的集成，其实这种集成现在跟的特别紧。包括像Security是集成的挑战。Mesos告诉你自己想做什么样的Security就去做，你加一个用户或者改一个权限的话，它俩的集成这一块现在其实还在调查之中，自己玩一玩还好。
Multi-Tenant我刚才也说的，该怎么做决定，尤其是多层级的资源调度。比如说有一个部门，这个部门下面有三个人，每个人用到的资源我们也是在这里做，其实这种role就是一层，如果是三级部门去做这种资源分配还是很好做的。集成我们现在两个在一起做，Mesos我们会推这些资源容器，Kubernetes这一块现在是还在做的一个事情。新的集成这个只能说有新功能找新的解决方案，按案例来做。另外，集成的时候，大家都会用到Kubernetes有自己的UI，这些都是社区的，都是分开的。所以你做Monitoring要自己去做，包括集成的时候，把它的信息全都抓起来观察整个集群的信息，不能单看一个，要把所有的东西全抓住，分析整个系统资源和环境资源，是不是使用率最高的，就是说有没有错误，或者说不是按照小范围来分的。这些都是Mesosphere自己来做的。现在在社区里面其实主要支持这张PPT的上面这三个。
IBM我们自己在做分布相关的产品，我们做了Mesos on EGO，在资源调度、分配、共享等方面有很大的优势。我们在做了Mesos on EGO以后，我们会有一个统一的资源管理系统提供资源计划，资源抢占等；其实我们在EGO里面其实已经做出来了。还有资源的分配，我们原来做企业级的产品，当时最大的客户应该有300多个Role来进行资源的分配和共享。我们现在做这种Policy，我们自己的产品跟Mesos集成，另外一个也会做一些相关的通用的功能。我主要讲的内容就是这么多。谢谢大家！
