談到雲原生, 繞不開"容器化"

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Containers

現在談到雲原生， 繞不開“容器”。

在《Cloud Native Patterns》一書中，作者Cornelia Davis指出：“容器是雲原生應用的基石”；
雲原生基金會將微服務容器化作為雲原生旅行的第一步。

很容易就想到將微服務容器化， 過程也很簡單。
將代碼、依賴項和運行時打包到一個稱為容器鏡像的二進制文件中。鏡像存儲在鏡像倉庫，Docker官方維護了Docker Hub鏡像倉庫。

需要時，可以將鏡像轉換為可運行的容器實例，該實例可在裝有容器運行時引擎的任何計算機上運行，你可以按需部署任意數量的容器實例。

下圖顯示了三個微服務在單主機以容器化運行。

每個容器維護自己的依賴關系和運行時，這可能會有所不同,上圖我們看到在同一主機上運行的Product微服務的不同版本。每個容器共享基礎主機操作系統，內存和處理器的一部分，但彼此隔離。

容器模型遵守“十二要素應用”的Dependencies原則。

要素2指定“每個微服務隔離並打包其自己的依賴項、更改項(不影響整個系統)”

容器同時支持Linux和Windows工作負載。

雖然存在多個容器供應商，但Docker占據了最大的市場份額,該公司一直在推動軟件容器的發展，它已經成為打包、部署和運行雲原生應用程序的事實上的標准。

Why containers

• 容器提供了移植性，並保證在跨環境時，能輸出一致。通過將所有內容封裝進單個程序包，可以將微服務+依賴項與基礎設施隔離。

• 你可以在安裝Docker運行時引擎的 任何環境部署同一容器，容器化消除了預先配置環境的時間開銷 (for框架、程序庫文件、和運行時)。

• 通過共享底層操作系統和主機資源，容器的占用空間比完整的虛擬機小很多，小體積，高密度，在一台主機上可以運行多個微服務。

容器編排

Docker Api/工具創建鏡像和容器，你還需要工具管理容器。

管理容器的軟件稱為"容器編排器"，大規模使用容器時，容器編排器至關重要。

容器編排器做了什么 ？

任務	描述
Scheduling	自動配置、調度容器實例
Affinity/anti-affinity	在附近或相距較遠的位置調配容器，以提高可用性和性能
Health monitoring	自動探測並修復故障
Failover	自動將失敗的實例轉移到狀況良好的機器
Scaling	自動增減容器 去匹配預期狀態
Networking	給容器提供覆蓋網絡
Service Discovery	容器之間互相發現
Rolling Upgrades	零停機增量升級，零停機自動回滾

容器編排器遵循“十二要素應用程序”中的disposability和concurrency原則。

要素9： 強調“服務實例應該是一次性的，這樣有利於快速啟動(提供可伸縮能力)，優雅關閉讓系統保持正確狀態”
要素8： 強調“服務在大量小的相同進程（副本）上擴展，而不是在可用的功能最強大的計算機上擴展單個大型實例”。

目前市面上存在多個容器編排器，但Kubernetes已成為雲原生世界的事實標准。這是一個可移植、可擴展的開源的、管理容器的平台。

你可以自建k8s集群，自行調配和管理k8s資源，這可能很復雜。
Azure雲將K8s作為托管服務(AKS),你只需要利用K8s功能，而不需要維護K8s集群。

Azure Kubernets Services在第2章“Scaling Cloud-Native Applications”中詳細介紹。