各大公司容器云的技术栈对比
郑昀编著于2015/10/20目前来看，几家历史包袱较重的公司都选择不让上层应用感知到底层是 VM 还是容器，所以都改了 docker 内核，如360、点评、汽车之家。最后附上我们的容器私有云技术栈以及系统截图。
点评容器技术栈
[*] 2014年启动基于 docker 搭建私有云，之前谈不上使用过私有云
[*] 运维工具：Puppet
[*] NATS+Nginx+Zookepper：
[*] 组件之间的交互使用了 NATS，通过消息的『发布-订阅』模型，将各个组件之间的耦合最小化
[*] 对于Web类型的应用，通过和 Nginx 暴露的 Restful 接口交互，完成实例在集群内的注册以及注销。对于服务类型的应用，通过在 ZooKeeper 上注册和注销服务IP和端口，便于服务客户端发现和更新该服务
[*] 技术改造：
[*] 由于不愿意让技术人员感知到从 KVM 到 Docker 的转换，所以做了不少工作（注：主要还是不愿意影响原有业务和发布流程）
[*] 更改了 Docker 底层代码，让其从推荐的微服务架构演变到目前的『虚拟机』架构。开发和运维可以通过 IP 直接访问到 Docker『虚拟机』，基于IP的应用基础架构也不需要开发和运维做剧烈的改变
[*] 使用情况：
[*] 基本上除搜索和数据库以外，点评现有的业务大多都有跑到容器上的
[*] 监控改造：
[*] 通过收集 CGroups 和容器实例的实时信息，将内存、CPU、网络等源源不断地上报到 CAT，再由 CAT 提供查询，检索和展示。也可以做报警
[*] 组网：
[*] Bridge Networking 工作在 level 2 的模式，使公共 IP 得以暴露出来，这部分是做了定制的
360容器技术栈
[*] 运维工具：集群变更用 Puppet（master/slave）
[*] 持续集成：jenkins（master/slave）+mesos+marathon+zookeeper
[*]https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_15102101.png
[*] 技术改造：
[*] docker 底层改造
[*] 能够设置 btrfs 磁盘限额，网络限速，IO 限制
[*] 容器独立IP
[*] 容器内多进程
[*] registry V2
一些优化细节：
[*] 利用 Jenkins master-多个slave 缩短构建时间：
[*] 分布式提高 build 性能
[*] slave 记忆利用 cache
[*] 利用 btrfs 和 ssd 缩短构建时间：
[*] devicemapper 换成 btrfs
[*] sas 硬盘换成 ssd 的
UCloud容器技术栈
[*] docker版本：1.1.1，1.8.2
[*] 发行版：centos 6.x
[*] k8s版本：1.0.6
[*] 实践经验：
[*] 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：centos 6.3 service stop 耗时长，需要5分钟，是 init-scripts 的 bug
[*] docker网络：
[*] NAT模式下会启用 nf_conntrack 造成性能下降，可以调节内核参数
[*] 合理设置 ulimit
[*] docker镜像：
[*] 制作镜像时，commit 的信息要简单明了
[*] 编写 dockerfile 规范，减少镜像层数，基础部分放前面
[*] 分地域部署镜像 registry
汽车之家容器技术栈
[*] docker版本：1.6.2
[*] linux发行版：centos 6.4 kernel 3.10和4.0
[*] registry V2
[*] 构建：
[*] 有单独机器做构建
[*] 基于centos:7+systemd+zabbix
[*]https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_15102102.png
[*] Docker Hub
[*] Docker Registry 2.0
[*] Registry 本身不能够高可用，Nginx 负载多个 Registry
[*] 使用网络存储共享镜像
[*] 配置 Mirroring，获取官网镜像
[*]https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_15102103.png
[*] Docker应用-网络问题
[*] Docker 目前提供的网络模式不适合业务环境
[*] --iptables =false
[*] 修改 Docker 内核改成静态 IP 模式
[*] IP 是通过容器名字为标识从 IP Pool 获取
[*]https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_15102104.png
蚂蚁金服PAAS docker提到的迁移问题
[*] 老应用迁移的痛
[*] 谁来写Dockerfile并制作应用镜像
[*] 蚂蚁线上已经有上千应用，几千开发人员，很难一下推动他们都学习docker，切换到新的研发模式下
[*] 如果需要开发人员写 dockerfile，会影响推广效率
[*] 蚂蚁原有的运维/监控/SCM/财务等系统都是以 vm 为纬度的
[*] 基于 docker 的运维发布系统与原有系统对接比较麻烦
[*] 以往运维都是先申请一批机器，测试网络正常后备用，上线前再决定跑什么应用
[*] 发布应用不重启 vm，所以也不希望重启 container；
[*] 怎么尽量保证开发测试环境与生产环境一致
[*] 应对策略
[*] 开发辅助工具帮助研发同学编译应用/自动生成 dockerfile/制作镜像并搭建测试环境
[*] 把 CAAS 当作轻量级的 IAAS，让运维把 container 当作轻量级 vm 用，便于和已有系统对接
[*] 使用通用的 sofa4/sofa3 container，可以不需要制作应用镜像
[*] 在基础镜像中集成 sshd，运行运维 ssh 到 container 中
[*] 使用 supervisor 启动应用和相关监控/运维 agent
[*] 提供 webconsole 允许开发人员登录 container 查看日志/进行一定权限的 操作
[*] 使用 data container 避免本地 mount
最后列举一下我们技术团队的容器私有云技术栈
截止到2015年9月，窝窝容器管理集群的技术栈包括以下内容：
[*] mesos（资源调度）
[*] marathon（服务编排）
[*] chronos（分布式计划任务）
[*] docker（容器引擎）
[*] consul+registrator（服务注册和发现）
[*] haproxy（负载均衡）
[*] prometheus（服务监控）（注：同时数据也会推送到天机系统的 OpenTSDB 里）
[*] nagios/zabbix（节点监控）
[*] salt（节点配置管理）
[*] cobbler（节点自动化装机）
[*] ELK（日志收集分析）
窝窝持续集成管理平台在这些技术的基础上，实现了我们的集群管理、容器管理、应用管理等业务流程。
一些系统截图如下所示：
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