Kubernetes 集群运维实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •嵌入式、微服务框架 •2017 年加入阿里巴巴，负责阿 里集团数十万集群节点规模化运 维管理系统的研发工作 •2019 年参与集团全面上云项目 并经历了整体架构的云原生升级 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 • 阿里全站上云 • 神龙 (what & why) • 规模化集群运维实践 • Overlay网络 集团机房 云上机房 基础设施 IDC 系统 基础运维 天基系统 CMDB 安全审计 单机监控 ASI 平台 kubelet/Pouch CI/CD k8s extended Service Mesh 安全容器 运维管控 在离线混部 额度管控 监控体系 多租隔离 上层业务 集 团 业 务运维挑战 • 规模大 • 集群规模大 (数十个集群)，节点数量多 (数十万节点) (数十万节点) • 业务线多、应用数量多、应用类型复杂 (有状态、无状态、多语言) • 基础环境复杂 • 大规模 在线、离线 混部 (运维打通) • 装机模板、OS版本、内核版本多；内核补丁、参数不同；其他如网卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控 • 内核性能指标采集 • 监控大盘 • 在线率 • 宕机率 • 抖动率 • 基线系统

云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人1/10 MOSN，云原生时代的安全网络代理 Service Mesh 控制面 Galley Pilot Pod SOFA 服务 MSON Kubernetes TLS，国密 服务鉴权 Mirror Ingress Controller Pod Msg 精细化路由  安全防护  多协议  可运维  可扩展 • 多版本发布 • 压测引流 • 服务分组 • 加密链路 • 国密算法 • 服务鉴权 • TCP、Http、SOFA • 透明劫持 • 平滑升级 • 可观测性 • 网络包过滤器 • 协议包过滤器 • 协议扩展 • 可观测性扩展 • 路由扩展 • 集群管理扩展 模块化 安全 智能 高性能3/10 MOSN 助力业界最大规模之一的

用户与Istio的区别 我是作者名称没有对称的server端agent • 性能考虑 • Proxy已经增加了一跳，server再增加一跳会加剧 性能压力 • 部署考虑 • 服务端agent成为必选项会增加运维压力 • OSP server默认没有agent，web server只带一个 服务注册agent • 服务端的一些治理、trace、鉴权功能通过代码插 件的方式实现 • 治理效果考虑 • • Istio的设计很美好，但现实总是很残酷 • IPTable性能不总是足够好 • 任何组件都有不可用的时候。客户端无论如何都要有自切换的能力和可 用的备份 • 尽量减少外部组件依赖。业务/运维总会有各种特殊的需求，依赖外部组 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. service mesh vs. cluster 响应（目前还没有生成HTTP sdk） 应用侵入性 侵入性大。复杂客户端会给 应用造成负担，包括资源占 用、依赖冲突等等 侵入性小。SDK只有简单的寻址和序列化/ 反序列化的功能 无侵入性。应用自行调用 运维难度 难度大。客户端的问题会对 应用直接产生影响，耦合太 重 难度小。Sidecar故障可以将流量临时切到 remote proxy解决 难度小。集群通过LVS接入，单 台机故障可以下线 升级难度

Ø拥抱微服务，云原生 • SOFA 5规划落地 • 兼容K8S的智能调度体系 Ø运维体系的有力支撑 • LDC • 弹性伸缩 • 蓝绿/容灾/.. Ø金融级网络安全 • 金融级鉴权体系 • 云原生zero trust网络安全趋势 Ø异构语言体系融合 • SOFA/NodeJS/C++/Python/.. • 业务低成本融入服务，运维体系为什么要自研Golang版本ServiceMesh 2 a等多种技术栈 Ø基于蚂蚁SOFA体系的Mesh化思考 ü 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 1. SSL handshake 2. Offload decrypt Offload encrypt/decrypt5 RoadMap6 Q&A欢迎加入 • 系统部 • 容器，K8S，智能调度，网络，Linux内核.. • 中间件 • 微服务，容器框架，数据，通信，搜索，OLAP..

统一通道：主长连接 + 短连接 § 统一协议：MTLS+MMTP § 统一调度：MobileDC 最优调度 网络探测 连接建立 传输+保持 通道复用 复合建连 握手优化 短连补偿 智能心跳 数据压缩 质量模型 自动重试 云端补偿 柔性建连 假连淘汰 动态超时 § 终端策略覆盖移动网络难点 § 优化对业务透明 § ROI考虑 好网更快 弱网更好 协议优化 支付宝网络接入层架构示意 支付宝网络接入层架构示意 § 关键词：动态Hpack + PB + 动态字典 + Zstd通信协议&架构持续升级 多终端&协议接入 架构升级 云原生生态融合 § MQTT协议的IOT设备接入 § 就近就优海外接入，智能调度 § 蚂蚁全球加速节点，全协议支持 § 支持UDPA § QUIC/HTTP3 § 接入层容器化，混部 § 支持QUIC协议的LB建设 § Web Assembly模块扩展东西流量的服务发现与路由 应用既有业务逻辑， 也有各种功能 业务进程专注于业务逻辑Service Mesh 为什么蚂蚁需要Service Mesh • 拥抱微服务，云原生 • 异构语言体系融合 • 统一服务治理 • 运维体系有利支撑 • 全局流量管理，打通南北，东西 • 金融级网络安全为金融业务而生的SOFAMesh Pod Spring Cloud 应用 SOFAMosn SOFA Mesh 控制面 Galley

• 异构系统的统一治理 • 三大技术优势： • 可观察性 • 流量控制 • 安全 Service Mesh 的优缺点 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 • 操作运维的复杂度 • 需要更专业的运维技能 • 带来延迟 • 平台的适配 Istio-Handbook：Service Mesh 概述6/总页数 互联互通，平滑迁移 Spring Cloud & Dubbo Service 服务注册中心 • 服务网关 • 配置中心 混合微服务的互联互通 目标 • 互联互通 • 平滑迁移 • 灵活演进 环境 • 虚拟机 • Kubernetes8/总页数 混合微服务的互联互通 百度智能云 CNAP 混合微服务架构图 • Spring Cloud • Service Mesh9/总页数 注册中心与高可用方案 /0210/总页数 • Consul is a tool for service

微服务结合容器云平台的思考和实践 2018.06.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 解决微服务化后带来的问题 温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围（负载均衡） • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 • 可扩展性考虑 • …Kubernetes对于微服务的支撑 功能列表 详情 Mesh云平台微服务演进之Service Mesh Pilot Envoy • 服务发现 • Envoy生命周期管理 • Envoy配置下发 • 服务模型 • 配置模型 • 负载均衡 • 智能路由（灰度、蓝绿） • 流量管理（超时、重试、熔断） • 故障处理 • 故障注入 • … Mixer • 前提条件检查：安全认证，黑白名单， ACL检查 • 限流管理 • 遥测报告：日志监控

三、发布运维体系 目 录 contents 目录3/20 一、业务背景 业务背景4/20 业务背景 业务架构 演进 • 容量  应用|数据库|机房 • 容灾  机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 高性能6/20 业务背景 业务诉求 • 运维成本  突发流量应用 | 机房 生命周期 • 运维效率  PaaS 能力 • 面向多租户多环境； • 基础资源管控； • 应用发布运维体系； • 业务实时监控，日志收集； • 机房级和地域级容灾能力; 业务背景业务背景 CAFÉ API Server Aggregation Layer 异地多活架构 同城双活架构 K8S API Server 基础发布运维 跨集群应用 资源管理 IaaS层（Aliyun/OpenStack/VMWare/Bare are/Bare Metal） PaaS 核心层 核 心 流 程 两地三中心架构 跨机房和地域统一应用运维 容器运行时 （Docker/Pouch/安全容器） CNI Plugins (VLAN/VXLAN/VPC Router/ENI) CSI Plugins (NAS/OSS/Cloud Disk/Ceph) 网络接入 (SLB/ALB) 容 器 层 跨集群管理 单元化能力

极限并发 人为失误 系统瓶颈 雪崩 单点失效 成本控制 用户体验 最终一致性 稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 安全加固 人工智能 大数据 离线计算 全链路压测 边缘计算 敏捷调度 故障演练人为失误 http://integracon.com/11-leading-causes-downtime/ downtime/ 45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 ACR 镜像服务 镜像快照两个数字背后的故事 19分23秒 36%观测与预测全链路监控+高性能如何应对 … 流量增长 3倍嗯，还有用户体验 https://marketersmedia scalable Mysql Kafka TIDB Elasti c Search Tensor Flow Spark Flink Redis Zoo keeper云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍

为前提条件检查结果提供集群级别的全局2级缓存 • 灵活的适配器模型，使其以下操作变得简 单： • 运维添加、使用和删除适配器 • 开发人员创建新的适配器（超过20个适配器）Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Mixer v1 架构的缺点 • 管理开销 • 管理Mixer是许多客户不想负担的 • 进程外适配器强制运维管理适配器，增加此负担 • 性能 • 即使使用缓存，在数据路径中同步调用Mixer也会增加端到端延迟 • 复杂性 • Mixer使用一组称为模板的核心抽象，来描述传递给适配器的数据。 这些包括“metrics”，“logentry”，“tracepan”等。这些抽 象与后端想要消费的数据不匹配，导致运维需要编写一些手动配置， 以便在规范的 Istio 样式和后端特定的样式之间进行映射。原本期望 这种映射可以在适配器中实现很大程度上的自动化，但是最终还是 太复杂并需要手动配置。如果要性能，该怎么做？ complexity. Mixer-In-Proxy/Mixer合并进Proxy。 Mixer 将用C ++重写并直接嵌入到Envoy。 将不再有任何独立的 Mixer 服务。 这将提高性能 并降低运维复杂性。Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ 性能有了，架构怎么办？ Mixer合并到Sidecar之后Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？