业界使用架构

1. 京东

    * Openstack Icehouse + docker1.3 + OVS2.1.3/2.3.2+Centos6.6 ==> K8s + Docker + Flannel +Neutron + OVS + DPDK +JFS
    * 某个容器失效,自动触发RC(保持IP丌变“迁移”)
    * OVS-VLAN

2. 知乎

* Git+Jenkins(CI/CD) + mesos + 自研framework + group(隔离) + Consul + haproxy + DNS + Graphite + cAdvisor
     * 通过group做故障隔离
     * 镜像仓库通过hdfs和水平扩展做高可用
     * Mesos 集群的横向扩展
 * docker网络
     * bridge
     * NAT is not bad
     * iptables 有些坑
 * 服务发现
     * DNS Client
 * 自动Scale
     * 突发响应 & 资源高效利用
     * 根据cpu指标调整容器数量
     * 快伸慢缩
     * Max & Min Hard Limit
     * 支持自定义指标

3. 携程

* Openstack + Mesos + Docker + Chronos + ELK
 * 监控：telegraf -> Influxdb -> Grafana
 * 日志：elk
     * mesos stdout、stderr

4. 去哪儿

* OpenStack + nova-docker + VLAN =>Mesos + Marathon + Docker(--net=host) + 随机端口 => Mesos + Marathon + Docker + Calico

5. 阿里电商云 ```

  • 自研EWS, 基于compose, 参考Kubernetes的设计. 支持多region. * cAdvisor + InfuxDB + prometheus * etcd + consul + zk + docker overlay * 使用RDS,OSS,OCS等服务化存储
    • docker容器的正确姿势
      • 每次代码提交重新构建镜像
      • 禁止修改运行中的镜像
      • 利用volume保存持久化数据
    • 存储管理
      • 利用docker volume plugin支持不同的存储类型
        • 块存储，云盘
        • 对象存储，OSSFS
        • 网络文件系统 NFS


**6. 同程**
  • swarm + swarm agent + etcd + zabbix + Jenkins + (Nginx+Lua) + 配置中心
    • 使用现状
      • 容器5000个,高峰扩容到8000
      • Docker应用600个, 塞入容器的还有:Mongodb, Redis,Mysql
      • cpu利用率由20%提升为80%
    • 资源隔离层面
      • 物理机利用率提升，合理的编排应用
      • 各应用间资源隔离，避免环境和资源的冲突，提示安全性
      • 爆发式流量进入： 快速扩容和迁移
      • 应用迁移： 减少买服务器的花费
      • 运维工作： 更多的自动化，更精细化的监控和报警
    • 优化
      • dockfile 优化，缩小层数从20层到5层，构建速度快1倍
      • 存储驱动从devicemapper改到overlayfs，构建速度快1倍
      • 发布一个较大应用，耗时只需40s
      • 自动测试系统直接调用容器系统部署环境，测试完成就可回收，供其他测试使用
      • 实测物理机和Container之间的性能几乎没有损耗
        • redis性能对比： redis-benchmark -h 127.0.01 -p6379 -q -d 100
    • 镜像管理
      • 基础镜像池的建设
      • 基础镜像之上再构建应用镜像
      • 应用镜像每次发布时重新构建
      • 应用镜像多版本存储
      • 一次构建镜像，各处可用
      • 各应用的回滚、扩容全部基于应用的镜像来完成
    • 网络的思考
      • 在私有云的网络可控性本身比较高
      • 多租户的隔离在私有云的意义不多
      • 稳定可控可扩展才是急需求
      • 整体带宽的高保证
      • 对docker容器的网络考虑
        • 本机网络模式和OVS模式
          • 本机网络模式：如web
          • OVS模式： 如数据分析

**7. 网易蜂巢**
  • openstack + K8S + etcd + OpenFlow + iscsi + Ceph + billing + 多机房

**8. 腾讯**
    ```
* Kubernetes + 网络(Bridge + VLAN / SR-IOV / overlay) + lxcfs + Ceph + configmap\secret + 蓝鲸管控平台
    * 目前，大概有15000多常驻的Docker容器, Docker平台上已经跑了数十款端游、页游和手游
    * 集群都是同时兼容Docker应用和非Docker类型的应用的
    * Gaia将网络和CPU、内存一样，作为一种资源维度纳入统一管理。业务在提交应用时指定自己的网络IO需求，我们使用TC（Traffic Control）+ cgroups实现网络出带宽控制，通过修改内核，增加网络入带宽的控制
    * 具体网络选型
        * 集群内 pod 与 pod 的之间的通信，由于不需要内网 IP（可以用虚拟 IP）所以采用 overlay 网络，由 flannel 组件实现。
        * 公司内网到集群内 pod 通信，例如 HAProxy，游戏某些模块，采用 SR-IOV 网络，由自己定制的 sriov-cni 组件实现。这类 pod 具备双重网络， eth0 对应 overlay 网络， eth1 对应 SR-IOV 网络。
        * pod 到公司内网之间的通信。在微服务场景下，游戏的数据存储，周边系统等，部署在物理机或者虚拟机上，因此 pod 到这些模块、系统的访问，走的是 NAT 网络。
        * (Internet) 接入，采用公司的 TGW 方案。

9. 滴滴

* Kubernetes
  * 目前了解的资料,滴滴使用docker化的时间不长,没有太多参考架构设计

10. uber

    * 待补充

11. 蘑菇街

    * Kubernetes + VLAN

12. 七牛云 ```

  • Mesos + 自研容器调度框架（DoraFramework) + Bridge+ NAT + Open vSwitch + Consul + Prometheus + Ansible
    • 七牛目前已经达到近千台物理机的规模, mesos支持大规模调度更合适
    • 不选择Mesos的核心框架Marathon 而选择自研
      • Marathon有些方面不支持我们期望的使用姿势，比如不太好无缝对接服务发现
      • Marathon采用 scala 开发，出了问题不好排查，也不方便我们做二次开发
      • 如果选用 Marathon的话，我们上面还是要再做一层对 Marathon的包装才能作为Dora的调度服务，这样模块就会变多，部署运维会复杂

**13. 魅族云**
  • OVS & VLAN + SR-IOV +ceph(保证镜像存储可靠性) + 自己现有的监控系
    • 主机间Container通过大二层网络通讯，通过vlan隔离
    • 异地镜像同步
    • 容器设计理念
      • 容器化的虚拟机,创建的Container需要长时间运行
      • 每个Container拥有独立、唯一的IP
      • 主机间Container通过大二层网络通讯,通过vlan隔离
      • Container开启ssh服务,可通过堡垒机登陆
      • Container开启其他常用服务,如crond
    • 网络
      • Iperf test: Bridge < OVS veth pair < OVS internal port
      • Iperf test: Native > SR-IOV > OVS > Bridge
      • Docker with DPDK
        • 轮询处理数据包,避免中断开销
        • 用户态驱动,避免内存拷贝、系统调用 - CPU亲和、大页技术
      • Idea
        • virtio作后端接口
        • 用户态socket挂载到Container
        • Container内跑DPDK applications
    • Container存储
      • Devicemapper: 成熟稳定, 裸设备, snapshot
      • IOPS: Native 基本等于 Devicemapper
      • 数据盘存储-LVM
        • 按Container进行配额, 支持在线更改配额
    • 镜像存储与同步
      • 镜像存储
        • LVS前端负载均衡,保证高可用
        • distribution管理镜像
        • 后端ceph保证镜像存储可靠性
      • 异地镜像同步
        • webhook notification机制
        • 强一致同步机制
    • 容器集群调度系统
      • 调度请求落到集群相应节点
      • 根据IDC、资源与区、Container类型筛选宿主机
      • 根据宿主机资源状态、请求的CPU/内存/磁盘大小动态调度
      • 机柜感知,将同一业务Container调度到不同机柜

**14. ucloud**
    ```
* kubernetes + Jenkins
        * -v 挂载到主机, Flume/Logstash/rsyslog + elasticserach (日志)
        * vswitch overlay的"大二层"网络SDN组网方案 + ipvlan
    * 主要问题类型和解决思路
        * 模块配置
            * 模块上下游关系, 后端服务
            * 运行环境,机房的差异性配置等
        * 一致性和依赖
            * 开发、测试、运行环境的不一致性
            * 依赖于不同的基础库
        * 部署
            * 部署效率低下，步骤多，耗时长
            * 部署状态缺少检查机制
            * 应用管理
                * 大量容器实例的管理、扩容、缩容成本高
                * 程序构建、打包、运行和运维统一管理
                * 监控、日志分析
        * 解决方案
            * 模块配置
                * 分离环境、IDC、资源类等差异化的配置项信息
                * 配置模板，提交到cedebase进行版本化管理
                * 对不同的deploys派生不同配置值，填充模板，启动脚本
                * 运行在不同的deploys汇总，只需通过环境变量传递给container即可
            * 一致性和依赖
                * 开发、测试、线上运行环境均采用docker生成的镜像，保证一致
                * 基础系统、基本工具、框架，分层构建
                * 基础镜像在开发、测试、线上环境统一预部署
            * 私有镜像仓库
                * V2版本
                * 支持UFile驱动
                * 定时pull最新镜像
        * 一些经验
            * docker日志
                * 日志打印耗费性能
                * 最好关闭logdriver，将日志打印在后台
            * docker daemon
                * 退出kill container， 升级docker daemon， kill可选
            * docker网络
                * NAT模式下会启用nf_conntrack，造成性能下降，调节内核参数
            * docker镜像
                * 编写dockfile规范、减少镜像层数，基础部分放前面
                * 分地域部署镜像registry

主要问题


1. 单实例性能调优 + 万兆卡的性能发挥出来。需要对OVS（Open vSwitch）做一些改进
2. 多机房:多机房及可用域支持
3. 容器网络需求
    * Iptables 有些坑
    * 跨主机容器间网络访问
    * 容器网络是否需要具备IP地址漂移能力
4. 容器网络面临的问题
    * Docker Host 模式,混布存在端口冲突。
    * Docker NAT 模式,Ip地址敏感服务改造大,无法支持服务发现
    * Overlay网络,涉及IP地址规划,MAC地址分配,网络设备收敛比等问题
    * Overlay网络安全性,可维护性, 容量规划
5. 版本升级(docker/mesos/k8s)本身的升级
6. docker 对有状态的服务进行容器化的问题
    * kafka / mysql
网络选型(k8s和mesos)

思考 && 痛点

1. 可否跨机器访问? 跨域访问?
    * flannel可以跨容器通信
    * 跨主机的容器互联
    * 容器与外部互联
2. 是否支持静态ip , 固定ip ? 域名访问?
    * 固定ip的话,那么就需要每次部署或者更新或重启的时候,ip保持不变
    * overlay network, Docker 1.6 可以实现跨主机通信
3. 是否支持dns?
4. 4层/7层访问
5. 容器库容后的网络
6. ip端口,最好不要自行手动规划
7. 网络策略,防御 ,隔离 ?
    * 容器集群不同应用之间的网络隔离和流量限制
8. docker 网络
    * host模式: 容器都是直接共享主机网络空间的，容器需要使用-p来进行端口映射, 无法启动两个都监听在 80 端口的容器, 并且没有做到隔离
    * container模式: 一个容器直接使用另外一个已经存在容器的网络配置：ip 信息和网络端口等所有网络相关的信息都共享
    * Bridge模式: 从docker0子网中分配一个IP给容器使用，并设置docker0的IP地址为容器的默认网关
        * 容器的IP在容器重启的时候会改变
        * 不同主机间容器通信需要依赖第三方方案如:pipework

解决方案

1. 方案类别
    * 隧道方案, 通过隧道，或者说Overlay Networking的方式：
        * Weave，UDP广播，本机建立新的BR，通过PCAP互通。
        * Open vSwitch（OVS），基于VxLAN和GRE协议，但是性能方面损失比较严重。
        * Flannel，UDP广播，VxLan。
    * 路由方案
        * Calico，基于BGP协议的路由方案，支持很细致的ACL控制，对混合云亲和度比较高。
        * Macvlan，从逻辑和Kernel层来看隔离性和性能最优的方案，基于二层隔离，所以需要二层路由器支持，大多数云服务商不支持，所以混合云上比较难以实现。
        * 性能好,没有NAT，效率比较高, 但是受限于路由表,另外每个容器都有一个ip,那么业务ip可能会被用光.
2. 网络的两大阵营
    * Docker Libnetwork Container Network Model（CNM）阵营(Docker Libnetwork的优势就是原生，而且和Docker容器生命周期结合紧密)
        * Docker Swarm overlay
        * Macvlan & IP network drivers
        * Calico
        * Contiv（from Cisco）
    * Container Network Interface（CNI）阵营 (CNI的优势是兼容其他容器技术（e.g. rkt）及上层编排系统（Kuberneres & Mesos))
        * Kubernetes
        * Weave
        * Macvlan
        * Flannel
        * Calico
        * Contiv
        * Mesos CNI
3. 常见的解决方案有：
    * flannel vxlan，overlay方式
    * calico
        * 容器间网络三层隔离，无需要担心arp风暴
        * 基于iptable/linux kernel包转发效率高，损耗低
        * Calico没有多租户的概念，所有容器节点都要求可被路由，IP地址不能重复
    * ipvlan macvlan，物理二层/三层隔离，目前需要pipework工具在单个节点上配置，仅做了vlan隔离，不解决arp广播
    * swarm native vxlan，跟flannel vxlan类似
    * neutron sdn，选择就多种了，ml2+ovsplugin，midonet，vlan or vxlan
    * Weave
        * 能够创建一个虚拟网络来连接部署在多台主机上的Docker容器, 外部设备能够访问Weave网络上的应用程序容器所提供的服务，同时已有的内部系统也能够暴露到应用程序容器上
    * contiv
        * 思科主导，sdn解决方案，可以用纯软的ovs，也可以用ovs+cisco硬件sdn controller
        * 基于 OpenvSwitch，以插件化的形式支持容器访问网络，支持 VLAN，Vxlan，多租户，主机访问控制策略等
        * SDN能力，能够对容器的网络访问做更精细的控制
        * 京东基于相同的技术栈（OVS + VLAN）已支持10w+ 容器的运行
    * linux bridge+三层交换机：host上 linux bridge 设置为三层交换机的子网网段，容器之间通信走二层交换，容器与外部走三层交换机的网关。
4. 业界常用网络选型
    * kubernetes + flannel
        * Kubernetes采用扁平化的网络模型，要求每个Pod拥有一个全局唯一IP，Pod直接可以跨主机通信。目前比较成熟的方案是利用Flannel
        * Flannel已经支持UDP、VxLAN、AWS VPC和GCE路由等数据转发模式。
        * kubernetes 下有 flannel、openvswitch和weave可以实现Overlay Network
        * 唯品会 contiv netplugin方案(固定外网ip) + flannel
        * 京东 Flannel + Neutron + OVS
        * Flannel性能: 官方:带宽没有下降,延迟明显变大
    * Mesos + Caclio
        * Mesos支持CNI标准规范
        * 一容器一ip, 网络隔离, DNS服务发现, ip分配, L3的虚拟网络
        * 去哪儿 Mesos + Caclio
        * 七牛 Bridge+ NAT + Open vSwitch
    * 魅族云 OVS & VLAN + SR-IOV
    * ucloud: vswitch overlay的"大二层"网络SDN组网方案 + ipvlan
日志监控选型(包括监控,统计)

docker由于分层设计模式,容器里面无法固化数据, 容器销毁里面的数据就会丢失, 因此建议将日志挂载到宿主机上, 或者使用分布式存储如ceph
stdout/stderr类型的日志，可通过logspout转发到syslog中心来收集
Docker 的LogDriver 能输出日志到特定的端点，例如Fluentd，Syslog，或者Journald。 Logspout能将容器日志路由到Syslog或者第三方的诸如Redis，Kafka或者Logstash的模块中。
1. 方案介绍
    * 采用容器外收集。将主机磁盘挂在为容器中的日志目录和文件。
    * 将容器中应用的控制到日志也重定向到日志目录。
    * 在主机上对应用日志目录和docker日志目录做日志收集和轮换。
2. 监控可选方案
    * cAdvisor + InfluxDB + Grafana
    * cAdvisor + Prometheus + Grafana
    * Graphite
    * Zabbix
    * Datadog
3. 日志可选方案
    * logstash
    * ELK
    * Graylog
    * flume
    * heka
    * fluentd
4. 业界方案
    * 阿里云 : cAdvisor + InfuxDB + prometheus
    * 协程: ELK
    * 知乎: Graphite + cAdvisor

镜像管理
1. 镜像总是从Dockerfile生成
2. 镜像之间应该避免依赖过深，建议为三层，这三层分别是基础的操作系统镜像、中间件镜像和应用镜像
3. 所有镜像都应该有对应的Git仓库，以方便后续的更新
4. Registry
    * 单点问题，对应的解决方案可以考虑DRBD、分布式存储以及云存储
    * Regitry的性能问题，目前可用的解决方案是通过HTTP反向代理缓存来加速Layer的下载, 或者提供镜像mirror
    * Registry用户权限，Nginx LUA可以提供一个简单快速的实现方案

个人理解
1. 选型不能只看编排, 还要看存储/网络等方面的支持
    * swarm以前有些缺陷,如不能检测失败节点并重启,最新版的也实现
    * k8s 只是用来调度docker
    * mesos是用来管理机器集群. 通过Marathon才能间接管理docker
2. 对应网络的支持
    * 是否能够跨主机/跨域
    * 是否能够固定ip/ dns解析?
    * CNI 标准的支持?
3. 对于存储的支持
    * 是否能够固化?
    * 是否支持分布式存储?
4. 对于编排/调度/升级
    * 是否支持回滚? 在线升级? 滚动升级?
    * 是否能够细粒度分配cpu/内存等
    * 是否支持有状态服务的容器化 和 调度
    * 自动扩缩容能力?
5. 服务注册/发现机制 / 负载均衡
    * 是否有合适的服务注册机制?
    * 负载均衡是否能够满足各种业务场景需求?
6. 其他
    * 隔离, 除了cgroup和namespace, 还有其他的隔离,比如网络隔离

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