Kubernetes. Part VII: Setup Cluster With K0s

Kubernetes - це скоріше фреймворк для побудови кластеру, тому способів його розгортання є дуже багато, хоч вони і різні за актуальністю. Останнім часом з'явилось багато managed-рішень від cloud-платформ і менших хостерів на зразок DigitalOcean чи Scaleway. Установка ж на bare-metal інсталяції часто буває складнішою, адже потрібно наперед продумати деякі додаткові аспекти.

Раніше я вже описував створення кластеру Kubernetes за допомогою Kubespray і, виходячи із комітів до його репозиторію, він і досі лишається актуальним. Але цього разу я хочу приділити час іншому проекту по розгортанню K8s - k0s.

k0s - опенсорс проект, головним розробником якого є компанія Mirantis. Код проекту написаний на мові Go і для опису кластеру k0s використовує YAML конфігураційний файл. Має наступні ключові особливості:

• різні методи інсталяцій:  single-node, multi-node (в тому числі HA майстрів), airgap (установка в середовище із обмеженим інтернет доступом) та Docker (щось на зразок kind)
• уміє керувати повним життєвим циклом кластеру за допомогою k0sctl: оновлення, бекап чи відновлення
• у якості CNI із коробки підтримує Kube-Router (за замовчуванням) та Calico. Інші екстеншени також підтримуються, але це вже ручна робота, яка надалі ймовірно дасть про себе знати
• CRI лише containerd. Історія із custom варіантами аналогічна custom CNI
  
• OpenEBS представлений у якості CSI (Container Storage Interface)
  
• інші, менш помітні особливості: скромніші системні вимоги, ванільний K8s тощо

На відміну від KubeSpray знання Ansible не потрібні, хоч налаштування, як не дивно, також відбуваються по ssh. Цього разу будемо будувати Kubernetes кластер високої доступності, тобто із 3-ма майстрами, а надалі додамо ще один воркер. Три майстри необхідні для того, щоб запобігти Split-brain процесу, точніше ця вимога необхідна лише для бази etcd, котра працює на майстрах.

Istio. Part II: Concepts And Traffic Management

Минулого разу ми познайомились із Service Mesh, поговорили про історичні передумови його появи та встановили Istio. Про особливості його використання згадали лише мимохіть, тож в цій частині спробуємо це виправити.

Для того щоб рухатись далі необхідні робочі Kubernetes та Istio. Версії, котрими я користуюсь, можна знайти в попередніх статтях. Для зручності також можна встановити MetalLB, що реалізує програмний LoadBalancer, хоч він і не обов'язковий в цьому випадку.

Основні додаткові абстракції, котрі привносить Istio в Kubernetes, реалізовані через CRD-розширення:

• Gateway. Направляє трафік на відповідний VirtualService в залежності від доменного імені. У деякому приближенні про Gateway можна думати як про балансувальник, котрий стоїть перед всіма ресурсами. Разом із VirtualService виступає як більш гнучка заміна Kubernetes Ingress.
• VirtualService. Абстракція Istio, котра описує, як запити мають потрапляти до кінцевого K8s сервісу. На відміну від Gateway працює із внутрішнім трафіком.
• DestinationRule. Описує підмножини можливих сервісів та їх мапінги. Їх використовує VirtualService для розрізнення на яку саме версію сервісу має піти трафік. Окрім цього тут також описуються опції Сircuit Вreaker логіки.
• ServiceEntry. Абстракція, що відповідає за додавання записів до внутрішнього реєстру сервісів Istio (service registry). Після чого Envoy може відправляти трафік на таку адресу, як ніби вона всередині mesh-мережі.
  

Одразу складно зрозуміти їх призначення, проте далі має бути зрозуміліше.


1. KUBERNETES ISTIO INGRESS

Default профіль Istio вже має встановлений Ingress-контролер, тож необхідності встановлювати іншу реалізацію немає. Що таке Ingress я писав неодноразово, про це можна прочитати наприклад тут. Перейти до його використання можна за лічені хвилини.

Istio. Part I: Service Mesh. Intro And Installation

Це вступна перша стаття про Istio і основи його роботи. У ній також торкнемось основ Service Mesh, його призначення та бонусів, що він надає.


1. WHAT IS SERVICE MESH

Отже почнемо із Service Mesh. Однією із причин її появи стало збільшення кількості різноманітних мікросервісів в інфраструктурах великих компаній після ділення монолітних додатків. Як наслідок цього процесу зросла кількість внутрішнього мережевого трафіку, котрий потрібно було якось "приборкувати". 

Разом із тим була необхідність в розмежуванні коду додатків та коду-обв'язки на кшталт балансування трафіку на рівні запитів (request-level load balancing), circuit-breaking (мережевий розрив інтеграції сервісів після досягнень певних показників запитів), дзеркалювання трафіку (mirroring, тобто повторення трафіку на декілька сервісів, наприклад, для тестування), трейсінгу тощо. Попередньо цей функціонал реалізовувався в окремих, іноді закритих, бібліотеках великих компаній (Hysterix в Netflix, Finagle в компанії Twitter тощо). У сучасному світі розгорнути додатковий проксі значно простіше ніж інтегрувати додаткову бібліотеку в кожне програмне рішення. До того ж вони можуть бути написані на різних мовах програмування, що ще більше підвищує вартість розробки.

Підсумовуючи все вищесказане, Service Mesh - це додатковий шар програмної інфраструктури для забезпечення більшого контролю внутрішньої взаємодії сервісів на мережевому рівні та їх моніторингу. Сама ідея досить молода, проте швидко набирає обертів та кількість її реалізацій стає дедалі більшою. В основі роботи Service Mesh, як правило, присутній додатковий сервіс-проксі, на котрий кожен додаток відправляє трафік, і власне вже потім проксі перенаправляє увесь трафік за необхідною адресою. Також він може реалізувати деякі вищезгадані патерни програмування, шифрування та моніторингу всього, що відбувається між мікросервісами, телеметрію тощо. Звісно все опціонально, тобто може вмикатись і вимикатись за потреби.

Найбільш популярні реалізації Service Mesh, що не прив'язані до cloud-платформ:

• Consul Connect. Продукт відомої HashiCorp. Розроблювався як рішення для власної платформи Nomad, проте наразі доступний і для Kubernetes. У його основі також Envoy.
• Linkerd. Проект входить до CNCF і фокусується більше на простоті ніж гнучкості.
• Traefik Mesh. Також основна ціль - простота інсталяції і підтримки. На відміну від більшості конкурентів, у якості проксі виступає Traefik
  
• Kuma. Platform-agnostic рішення, що може обслуговувати не лише Kubernetes сервіси, а також звичайні віртуальних машини. Основним мейтейнером Kuma є Kong, виробник популярного шлюзу Kong Gateway з відкритим кодом. Має статус CNCF Sandbox проєкту.
  
• OSM (Open Service Mesh). Імплементація від Microsoft, тож ймовірно це непогане рішення для Azure. Використовує всі ті ж популярні дизайн-принципи що і конкуренти: Data/Control plane, Envoy, а також реалізує SMI (Service Mesh Interface)
  
• Istio. Мабуть найбільш функціональний і як наслідок дещо складніший за інші рішення. Про нього, як я вже обіцяв надалі і піде мова.
  

Kubernetes. Part III: Objects And How To Use Them

Отже у нас вже є готовий налаштований кластер і, озброївшись необхідним теоретичним мінімумом, ми можемо переходити до подальшого вивчення Kubernetes. Цього разу ми поговоримо детальніше про основні примітиви (objects) Kubernetes, як вони взаємодіють між собою та як реалізовані.

Забігаючи наперед, основні команд для отримання даних про роботу об'єктів є наступні:

• kubectl get object_type - перерахунок всіх об'єктів даного типу, котрі знаходяться в межах одного неймспейсу
• kubectl describe object_type - детальна інформація про всі об'єкт даного типу, що також знаходяться в одному неймспейсі

Всі основні об'єкти перераховані нижче. Якщо замість object_type вказати all, то буде виведено все, що знаходиться в неймспейсі.

ПОД (POD). Створимо под, що буде складатись з одного docker-контейнера і буде доступний на порту 9876. Для цього використаємо образ з dockerhub mhausenblas/simpleservice:0.5.0:

$ kubectl run first-pod --image=mhausenblas/simpleservice:0.5.0 --port=9876

deployment "first-pod" created

Перевіримо чи новий под працює:

$ kubectl get pods

NAME                         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
first-pod-2257828502-l6z96   1/1       Running   0          23s

$ kubectl describe pod first-pod-2257828502-l6z96 | grep IP:

IP:   10.34.0.25

Отже, в межах кластеру под працює за адресою 10.34.0.25. Із будь-якого вузла кластеру пересвідчимось в цьому, зробивши запит до додатку:

[cluster]$ curl 10.34.0.25:9876/info
{"host": "10.34.0.25:9876", "version": "0.5.0", "from": "10.32.0.1"}

Kubernetes. Part II: Setup Cluster With Kubeadm. Plugins

Після ознайомлення з теорією можна перейти і до практичної частини. Цього разу установимо кластер Kubernetes на bare-metal, тобто звичайні віртуальні машини чи залізні сервера, що не входять до існуючих IAAS платформ.

Способів установки Kubernetes кластеру існує дуже багато. Всі ці перераховані варіанти різної актуальності, необхідно дивитись і перевіряти все уважно, щоб не витратити зайвого часу на марні спроби. Найбільш популярні способи:

• minikube чи kind. Найпростіший спосіб установки Kubernetes на власний локальний PC. Буде корисний людям, котрі хочуть приступити до вивчення Kubernetes, не втрачаючи купу часу на його більш повноцінну установку, чи локального тестування роботи додатків, що потреують цього середовища.
  
• kubeadm. Офіційний, доволі мануальний спосіб. Підтримує установку на звичайні bare-metal сервера чи віртуальні машини, що працюють під управлінням OS Linux. Наразі kubeadm також підтримує створення HA (High Availability) Master інсталяцій.
• kops. Призначений для розгортання Kubernetes на AWS, для чого використовує API-виклики платформи. Написаний на мові Go. Як зазначено на github сторінці проекту, робота kops з GCE, OpenStack та DigitalOcean перебуває в статусі бета, а в майбутньому також планується підтримка інших хмарних платформ. Також підтримує розгортання HA Master конфігурацій.
• kubespray. Це набір Ansible плейбуків для розгортання Kubernetes на платформах AWS, GCE, Azure, OpenStack, vSphere, bare-metal машинах і т.п. Має найбільш обширний список підтримки дистрибутивів Linux. Також підтримує установку HA Master конфігурацій. Це community-проект, детальніше про нього можна прочитати за посиланням.
• K0s. Установка K8s по ssh але, на відміну від Kubespray, без залучення Ansible. Написаний на мові Go компанією Mirantis. Я йому присвятив окрему статтю в блозі, де і можна ознайомитись із деталями.
• Варіанти, що пропонують провайдери хостингів чи клауди. На зразок AWS Elastic Kubernetes Service (EKS) чи Google Kubernetes Engine (GKE). Мабуть найпростіший варіант, котрий в тому числі найпростіший в обслуговуванні.
• Та багато-багато інших варіантів

У цій статті ми розгорнемо власний кластер Kubernetes за допомогою утиліти kubeadm. Це буде не HA інсталяція (тобто не production-ready варіант) на основі операційної системи Ubuntu 20.04, що в свою чергу працюватиме в системі віртуалізації VirtualBox. Перелік адрес хостів та їх доменів наступний:

k8s-m-a  192.168.1.45
k8s-s-a    192.168.1.48
k8s-s-b    192.168.1.49

Як рекомендує офіційна документація, кожній віртуальній машині варто виділити як мінімум 2ГБ оперативної пам’яті і 2 ядра, інакше може не вистачити місця для запуску додатків.

Kubernetes. Part I: Overview

Яка ж мета існування всіх сучасних PaaS платформ? Які додатки варто на них запускати? Далеко не всі існуючі рішення є сенс запускати на таких платформах. Перш за все додаток має бути відповідно написаний, а точніше відповідати 12 вимогам (twelve-factor app методологія). Слідування цим вимогам може надати такі переваги вашому додатку:

- Зменшить час на входження нових розробників до проекту. Мається на увазі, що розробник працюватиме лише над окремою частиною/частинами додатку (мікросервісом), без необхідності розуміння одразу всього коду продукту.

- Збільшить переносимість частин коду між різними середовищами виконання.

- Підніме якість та зручність процесів CI/CD. Кожна частина продукту (мікросервіс) може оновлюватись окремо, головне - не пошкодити інтерфейс взаємодії (REST API і т.п.).

- Дозволить зручно горизонтально масштабувати додатки без значних змін архітектури.

Бажано також мінімізувати вагу додатків до хоча б 1ГБ, інакше завантаження та старт великих контейнерів (у випадку використання контейнерів як середовища, як зазвичай і є) може зайняти пристойну кількість часу. Якщо ж засунути в контейнер купу пакетів, компіляторів і т.п. - то це вже буде такий собі мікросервіс.

Я вже робив огляд та базову конфігурацію кластерних систем управління контейнерами, серед яких:

Mesos/Marathon (вже не підтримується)
Bosh/Cloud Foundry (туманне майбутнє)

А цього разу мова піде про Kubernetes (це ім'я часто пишуть як K8s, адже звучить схоже). Kubernetes - це система з відкритим вихідним кодом для автоматизації розгортання, масштабування та управління додатками (мікросервісами) в контейнерах. У якості системи контейнеризації (container runtime) використовує в основному containerd/cri-o, але є і інші, менш популярні. Все завдяки CRI-інтерфейсу, що зробив можливим відв'язку Kubernetes від Docker-у. Його і досі можна використовувати, але не варто. На низькому рівні, не залежно від того, яку імплементацію CRI було обрано, все рівно працює низькорівневий runC.

Kubernetes. Part VI: Setup HA Master Cluster on AWS With Kops

Раніше я вже робив огляд актуальних способів установки Kubernetes та описував досить детально його установку через Kubeadm і Kubespray. Цього ж разу мова піде про інший метод установки кластеру високої доступності - Kops.

Kops (Kubernetes Operation) - це програмне забезпечення написане на мові Go, що дозволяє вирішувати проблеми установки та обслуговування кластеру Kubernetes. Серед його особливостей та переваг можна відзначити наступні:

• Підтримує установку кластерів для cloud-платформ AWS, GCE (beta статус), DigitalOcean (зі значними обмеженнями), VMWare Vsphere (alpha статус).
• Здатний інсталювати кластери високої доступності (HA), може налаштовувати мульти-майстер конфігурації з урахуванням можливостей та сервісів cloud-платформ. 
• Підтримує ідемпотентність операцій над кластером; перед застосуванням змін здатен інформувати, що саме буде змінено (dry-runs).
• Опис інфраструктури може зберігати в Terraform темплейтах чи CloudFormation.
• Підтримує установку додатків Kubernetes (Dashboard, EFK, Prometheus Operator, Ingress і інші). У свою чергу вони можуть бути дещо змінені задля кращої інтеграції з функціоналом cloud-платформи.
• Налаштування зберігає в форматі YAML.
• Підтримує 8 різних плагінів для опису оверлейної мережі pod-to-pod/pod-to-service (CNI Networking)

Як і Kubespray, для установки та налаштування кластеру "під капотом" Kops використовує Kubeadm. Якщо ж існують плани в недалекому майбутньому мігрувати з AWS на інші платформи (в т.ч. baremetal) можливо ліпше буде одразу інвестувати час в Kubespray, адже це набір Ansible-ролей, котрі, за необхідності, відносно легко відредагувати під власні потреби. Знову ж, він підтримує значно обширніший список підтримуваних платформ.

1. PREREQUIREMENTS

Для того щоб перейти до установки Kubernetes кластеру спочатку необхідно встановити awscli та kops. Перший розповсюджується як python-пакет, котрий із легкістю можна встановити через pip:

$ pip install awscli --upgrade --user

$ aws --version
aws-cli/1.15.37 Python/3.6.3 Linux/4.13.0-43-generic botocore/1.10.37

Kubernetes. Part IV: Setup HA Cluster With Kubespray

Kubespray (раніше Kargo) - це набір Ansible ролей для установки та конфігурації системи оркестрації контейнерами Kubernetes. У якості IaaS-у в цьому випадку може виступати AWS, GCE, Azure, OpenStack чи звичайні віртуальні машини. Це проект з відкритим вихідним кодом та відкритою моделлю розробки, тому за бажанням кожен може вплинути на його життєвий цикл.
Нещодавно я писав про інсталяцію Kubernetes за допомогою Kubeadm, але в цьому способі є значні недоліки: він і досі не підтримує мультимайстер конфігурацій та, часом, є не дуже гнучким. Kubespray, хоч і використовує Kubeadm під капотом, вже має функціонал забезпечення високої доступності як для майстра, так і для etcd на етапі інсталяції. Про його порівняння із іншими методами установки Kubernetes можна почитати за наступним посиланням https://github.com/kubernetes-incubator/kubespray/blob/master/docs/comparisons.md

У цій статті ми створимо 5 серверів на ОС Ubuntu 16.04. У моєму випадку їх перелік наступний:

192.168.20.10  k8s-m1.me
192.168.20.11  k8s-m2.me
192.168.20.12  k8s-m3.me
192.168.20.13  k8s-s1.me
192.168.20.14  k8s-s2.me

Додаємо їх до /etc/hosts всіх вузлів, в тому числі локальної системи, або ж до dns-серверу. Фаерволи та інші обмеження в мережі цих вузлів мають бути деактивовані. Окрім цього, має бути дозволений IPv4 forwarding та кожен із хостів повинен мати вільний доступ до мережі Інтернет задля завантаження docker-образів.

Копіюємо публічний rsa-ключ до кожного серверу зі списку:

$ ssh-copy-id ubuntu@server.me

Вказуємо необхідного користувача та ключ для підключення з локальної машини:

$ vim ~/.ssh/config
...
Host *.me
    User ubuntu
    ServerAliveInterval 60
    IdentityFile ~/.ssh/id_rsa

Де ubuntu - користувач, від імені якого буде відбуватись підключення до сервера, id_rsa - приватний ключ. Більш того, цей користувач потребує можливості виконувати команди sudo без паролю.

Клонуємо репозиторій Kubespray:

$ git clone https://github.com/kubernetes-incubator/kubespray.git

Cloud Foundry. Part III: BOSH 2 Lite/Cloud Foundry (Diego)

Декілька тижнів тому я опублікував другу статтю про PAAS-платформу Cloud Foundry, а цього разу мова піде про установку нового Cloud Foundry з Diego runtime. Нагадаю, що Diego має купу вдосконалень в порівнянні з DEA, а саме нова система менеджменту контейнерів Garden, що підтримує деплой Docker-контейнерів, новий алгоритм розміщення задач Diego Auction та інші оптимізації.

Підтримка DEA буде припинена 22 травня 2017 року, останні релізи stemcell вже не працюють з DEA, тому практичне знайомство з Cloud Foundry ліпше починати з цієї статті. Цього разу буде описана установка BOSH2 Lite (так, існує ще і друга версія), Cloud Foundry з Diego runtime.

1. BOSH 2 LITE INSTALLATION (BOSH 2 DIRECTOR)

BOSH Lite - це реліз системи виливки Cloud Foundry для системи VirtualBox. Тож останній має бути встановлений в хост-системі:

$ VBoxManage --version
5.1.22r115126

Для інсталяції BOSH 2 Lite більше не потрібен Vagrant, адже його установочні скрипти вміють працювати з VirtualBox напряму.

BOSH 2 CLI написаний на мові Go і його установка для macOS заключається в завантаженні готового бінарного файлу:

$ cd ~/Downloads
$ wget https://s3.amazonaws.com/bosh-cli-artifacts/bosh-cli-2.0.16-darwin-amd64
$ chmod +x bosh-cli-*
# mv bosh-cli-* /usr/local/bin/bosh2

$ bosh2 -v
version 2.0.16-88aa790-2017-05-02T01:12:20Z

За релізами версій BOSH2 CLI можна слідкувати за наступним посиланням https://bosh.io/docs/cli-v2.html. Там же можна завантажити останню версію BOSH2 CLI для ОС Linux.

Cloud Foundry. Part II: BOSH Lite/Cloud Foundry (DEA)

Зовсім нещодавно я написав першу ввідну статтю про PAAS-платформу Cloud Foundry , а зараз я пропоную локально встановити та на практиці оцінити цю платформу.

Є 2 найпростіші способи спробувати Cloud Foundry на локальній системі: PCF Dev та BOSH Lite. У цій статті буде розглянуто останній варіант, як більш гнучкий, проте і складніший. У якості хост-системи буде використано macOS, але звісно з установкою на інших операційних системах проблем не має бути. У кінцевому рахунку це все рівно буде віртуальна машина VirtualBox з Ubuntu 14.04 всередині. Головне - це мати систему з мінімальною кількістю оперативної пам'яті, що рівна 8ГБ.

1. BOSH LITE INSTALLATION (BOSH DIRECTOR)

Отже, до діла. Перш за все установимо BOSH, систему, котра розгортає вузли Cloud Foundry. У випадку Lite-версії, BOSH розповсюджується у вигляді готового образу віртуальної машини, тому Vagrant та VirtualBox мають бути установлені:

$ vagrant --version
Vagrant 1.9.1

$ VBoxManage --version
5.1.18r114002

Для VirtualBox варто також проінсталювати Oracle VM VirtualBox Extension Pack, адже інакше можливі проблеми з мережею між майбутніми компонентами.

Установимо BOSH CLI клієнт, котрий розповсюджується як ruby gem-пакет:

# gem install bosh_cli --no-ri --no-rdoc

$ bosh --version
BOSH 1.3215.4.0

Cloud Foundry. Part I: Basics

Cloud платформи дозволяють будь-кому розгортати мережеві програми чи сервіси за лічені хвилини. Більш того, вони спрощують масштабування програм для потреб обслуговування більших навантажень, завдяки ним це відбувається кількома командами. Cloud платформи дозволяють розробникам більше фокусуватись на розробці кінцевого продукту, а не на інфраструктурі, що лежить в його основі. Проте, відверто кажучи, це скоріше ускладнить життя відділу адміністрування, адже чим більше рівнів абстракцій - тим вищим рівнем кваліфікації мають володіти співробітники, що будуть її обслуговувати.

Наступний малюнок відображає рівень абстракцій, з якими необхідно буде працювати конкретному розробнику. Всі інші рівні будуть обслуговуватись власним відділом адміністрування (якщо cloud платформа встановлена на власному залізі) або ж третьою стороною, на зразок IAAS-провайдера Amazon Web Services чи Google Cloud Platform.

Одного разу я вже писав про IAAS/PAAS-платформу Mesos/Marathon, про її особливості та переваги, а цього разу я пропоную познайомитись з хмарною платформою Cloud Foundry.

Cloud Foundry - вільне програмне забезпечення, розробкою якого з 2009 року займалась компанія VMware, а наразі - Pivotal. Код Cloud Foundry був відкритий в 2011 році і на сьогодній час курується організацією Cloud Foundry Foundation (Linux Foundation Collaborative Project).

Сloud Foundry можна встановити на одну із IAAS-платформ, що офіційно підтримується: AWS, VMware vSphere, OpenStack та ін. Власні комерційні PAAS-рішення на основі Cloud Foundry пропонують HPE (Stackato), IBM (Bluemix), Huawei (FusionStage), Pivotal та ін. Для потреб розробників можна звісно встановити увесь стек локально, використавши напрацювання Bosh Lite чи PCF Dev.

Mesos. Cluster Management

Apache Mesos - це централізована відмовостійка система управління кластером. Вона розроблена для розподілених комп’ютерних середовищ задля забезпечення ізоляції ресурсів та зручного управління кластерами підлеглих вузлів (mesos slaves). Це новий ефективніший спосіб управління серверною інфраструктурою.

У певному сенсі суть його роботи протилежна вже традиційній віртуалізації - замість ділення фізичної машини на купу віртуальних, Mesos пропонує їх об’єднувати в одне ціле, в єдиний віртуальний ресурс.

Mesos розподіляє ресурси CPU та пам’яті в кластері для задач в схожій манері як ядро Linux виділяє ресурси заліза між локальними процесами. По-суті, у випадку Mesos, це і є мікросервісами.

Уявімо собі, що є необхідність виконати різні типи задач. Для цього можна виділити окремі віртуальні машини (окремий кластер) для кожного типу. Ці віртуальні машини ймовірно не будуть повністю завантаженими і певний час будуть простоювати, тобто не працюватимуть з максимальною ефективністю. Якщо ж всі віртуальні машини для всіх задач об’єднати в єдиний кластер, ми можемо підвищити ефективність використання ресурсів і паралельно з тим підвищити швидкість їх виконання (у разі якщо задачі короткострокові чи віртуальні машини не завантажені повністю увесь час). Наступний малюнок, надіюсь, прояснить сказане:

Але це далеко не все. Кластер Mesos (із фреймворком до нього) здатен перестворювати окремі ресурси, у разі їх падіння, масштабувати ресурси вручну чи автоматично за певних умов і т.п.

Docker. Setup and configuration

Останнім часом дуже часто пишуть про Docker та його можливості, дехто навіть приписує йому мало не магічні вміння. Тож у цій статті спробуємо розібратись, що таке Docker і чи потрібно все кидати та мігрувати на нього.

Docker - це один із різновидів контейнерної віртуалізації. Контейнерна віртуалізація не використовує віртуальні машини, як у випадку з повною віртуалізацією, а створює віртуальне середовище з власним простором процесів та мережевим стеком. Всі контейнери хосту використовують один екземпляр ядра хостової системи.

Головними перевагами контейнерної віртуалізації є: зручність у адмініструванні, щільніше розміщення віртуальних контейнерів в хост-системі, дещо краща продуктивність в порівнянні з технологіями повної віртуалізації та економніше використання місця на дисковій системі.