本文讲的是Docker、Kubernetes、Apache Mesos 之争 | 一个与传说不同的故事【编者的话】有无数的文章、讨论和社交网络上的交流在比较 Docker、Kubernetes 和 Mesos。
【3 天烧脑式基于Docker的CI/CD实战训练营 | 北京站】本次培训围绕基于Docker的CI/CD实战展开，具体内容包括：持续集成与持续交付（CI/CD）概览；持续集成系统介绍；客户端与服务端的 CI/CD 实践；开发流程中引入 CI、CD；Gitlab 和 CI、CD 工具；Gitlab CI、Drone 的使用以及实践经验分享等。
如果只听取部分信息，你会以为这三个开源项目正在为容器世界的霸权而决战。你也可能认为，选择其一几乎是一个宗教选择；真正的信徒维护他们的信仰，烧死胆敢考虑其它替代品的异端者。
这都是呓语。
虽然三种技术都让利用容器进行部署、管理和扩展应用程序成为可能，其实它们各自解决不同的问题，植根于非常不同的环境背景。事实上，这三种被广泛采用的工具链里，没有彼此完全相同的。
与其比较这几项快速发展的技术的重叠特性，不如让我们重新审视每个项目的原始使命、架构、以及它们如何互相补充与交互。
从 Docker 说起……
今天的 Docker 公司，起始于一家平台即服务（Platform-as-a-Service，PaaS）初创公司，叫做 dotCloud。dotCloud 团队发现，为大量应用程序和大量客户去管理软件依赖和二进制文件需要许多工作量。因此他们将 Linux cgroups 和命名空间（Namespace）的功能合并为一个独立的易用的包，以便应用程序能在任何基础设施上无差别的运行。
这个包就是 Docker 镜像，它提供以下功能：
- 将应用程序和库封装进一个包（Docker 镜像），应用程序可以一致地部署在多个环境；
- 提供类似 Git 的语义，如 “docker push”、“docker commit”，让程序开发人员能轻松的采用新技术，并纳入其现有工作流；
- 将 Docker 镜像定义为不可变层，支持不可变基础设施。发布的变动保存在单独的只读层，让重用镜像和追踪变更变得容易。层还能通过只传输变更而不是整个镜像，节省磁盘空间和网络带宽；
- 用不可变镜像启动 Docker 容器实例，附带一个可写层来临时存储运行时更改，让应用程序快速部署和扩展变得容易。
Docker 越来越受欢迎，开发人员由在笔记本上运行容器，开始转为在生产环境运行容器。这需要额外工具在多机之间协调容器，即容器编排。有趣的是，运行于 Apache Mesos（下文详述）之上的
Marathon
是支持 Docker 镜像（2014年6月）的首批容器编排工具之一。那一年，Docker 的创始人兼 CTO Solomon Hykes 称赞 Mesos 为“
生产集群的黄金标准
”。不久，除运行于 Mesos 之上的 Marathon，还出现了许多容器编排技术：
Nomad
、
Kubernetes
，毫不意外，还有 Docker Swarm（
现在是 Docker Engine 的一部分
）。
随着 Docker 对开源文件格式进行商业化，该公司还开始引入工具来补充核心的 Docker 文件格式和运行引擎，包括：
- Docker hub 用作公共 Docker 镜像存储；
- Docker registry 用作内部 Docker 镜像存储；
- Docker cloud，用于构建和运行容器的托管服务；
- Docker datacenter 作为商业产品内置提供众多 Docker 技术。
_来源：
www.docker.com._
Docker 很有远见，它将软件以及相关依赖封装到了一个包中，这种方式颠覆了软件行业规则；正如 mp3 帮助重塑了音乐行业一样。Docker 文件格式成为行业标准，主要的容器技术厂商（包括 Docker、Google、Pivotal、Mesosphere 等）成立了
Cloud Native Computing Foundation (CNCF)
和
Open Container Initiative (OCI)
。
今天，CNCF 和 OCI 旨在确保容器技术之间的互操作性和标准接口，并确保使用任何工具构建的 Docker 容器可以运行在任何运行环境和基础架构上。
步入 Kubernetes
Google 很早就认识到了 Docker 镜像的潜力，并设法在 Google Cloud Platform 上实现容器编排“即服务”。Google 虽然在容器方面有着深厚的经验（是他们在 Linux 中引入了 cgroups），但它现有的内部容器和 Borg 等分布式计算工具是和基础设施紧密耦合的。
因此，Google 没有使用任何现有系统的代码，而是重新设计了 Kubernetes 对 Docker 容器进行编排。Kubernetes 是在 2015 年 2 月正式发布的，它的目标和构想是：
- 为广大应用开发者提供一个强大的工具来管理 Docker 容器的编排，而不再需要和底层基础架构进行交互；
- 提供标准的部署接口和元语，以获得一致的应用部署的体验和跨云的 API；
- 建立一个模块化的 API 核心，允许厂商以 Kubernetes 技术为核心进行系统集成。
2016 年 3 月，Google 向 CNCF
捐赠了 Kubernetes
，直到今天仍然保持着在这个项目的贡献者中首位的位置（其后是红帽，CoreOS 等）。
_来源：wikipedia_
应用开发者对 Kubernetes 产生了很大的兴趣，因为 Kubernetes 降低了他们对基础架构和运维团队的依赖。厂商也很喜欢 Kubernetes，因为它让拥抱容器化技术变的简单，并为客户部署自己的 Kubernetes 提供了商业解决方案 （这是很有价值的事情）。Kubernetes 吸引大家的另外一个原因是，它是 CNCF 旗下的开源项目，这与 Docker Swarm 完全不同，Docker Swarm 尽管是开源的，但是却被 Docker 公司牢牢地掌控着。
Kubernetes 的核心优势是为应用开发者提供强大的工具来编排无状态的 Docker 容器。虽然已经有了多个提议，希望扩大这个项目的范围（比如数据分析和有状态的数据服务），这些提议仍然处于非常早期的阶段，能不能成功我们还需要保持观望。
Apache Mesos
Apache Mesos 是加州大学伯克利分校为了研发新一代集群管理器而发起的项目，它借鉴了
Google Borg
系统和
Facebook’s Tupperware
系统中大规模、分布式计算架构的相关经验，并把它应用到了 Mesos 上。
当时 Borg 和 Tupperware 还是一个和基础设施紧密绑定，架构庞大，并且技术闭源的系统，而 Mesos 引入了模块化的架构，开源的开发方式，和完全独立于底层基础设施的设计。为了使基础架构能够动态灵活扩展，
Twitter
、
Apple(Siri)
、
Yelp
、
Uber
、
Netflix
等高科技公司很快就把 Mesos 应用到微服务、大数据计算、实时分析等业务上。
Mesos 作为一个集群资源管理器，它从架构层面解决了以下一系列的难题和挑战：
- 为了简化资源分配，Mesos 将整个数据中心资源抽象为一个资源池，同时为私有云和公有云提供了一致的应用和操作体验；
- Mesos 将多种类型的工作任务运行在同一个基础设施上，比如数据分析，无状态微服务，分布式数据服务和传统应用程序，以便提高资源利用率，降低成本；
- 自动化 day-two operations（如部署，自我修复，扩展和升级），以保证架构的高可用性和容错性；
（译者注：Day 2 operation——指对服务的精细化运营操作，包括日志收集、监控和分析、服务性能监控报警等，具体可以查看 DCOS Day 2 operation 官方文档 ）
- 提供了有效的扩展性来运行新的应用程序而无需修改群集管理器和运行在它上面的的已有应用程序；
- 弹性的的扩展应用程序和底层基础架构，可以从几个节点扩展到数十个，甚至上万个节点。
Mesos 具有一种独特的能力，它可以独自管理不同类型的工作任务，包括传统应用程序，如 Java，无状态的 Docker 微服务，批处理作业，实时分析服务和有状态的分布式数据服务。Mesos 之所以能支持多种类型的工作任务，与它的两级架构设计密切相关，这种架构可以使应用在有感知的情况下完成资源调度。
这种调度方法是通过将应用程序特定的操作逻辑封装在“Mesos 框架”（类似于操作中的运行手册）中来实现的。然后，资源管理器 Mesos Master 在保持隔离的同时会把框架基础架构的这部分资源共享出来。这种方法允许每个工作任务都有自己的专门调度器，这个调度器清楚其如何部署，扩展和升级等特定操作需求。应用程序的调度器也是独立开发，管理和更新的，这样的设计使得 Mesos 具有高度的可扩展性，支持新的工作任务，或许将来会增加更多的功能特性。
以团队内部如何管理服务升级为例：无状态的应用可以从
“blue/green”
部署方法中获益；当旧的应用程序还运行着的时候，一个新版本完全运行起来时，流量会在旧程序销毁时完全切换到新版本的应用中。但升级数据型工作任务时（如 HDFS， Cassandra），每次要先拿掉一个节点，保留一份本地数据卷以避免数据丢失，按照顺序逐个升级下线的节点，同时要在每个节点升级前后执行指定的检测命令。
这些升级步骤都是和应用程序或服务相关联的，甚至和特定版本相关。
这使得使用常规容器编排管理这些数据服务变得异常困难。
Mesos 的这种保持每个工作任务以它自己的方式来管理资源调度的特性，使得许多公司将 Mesos 作为一个统一的平台，将微服务和数据服务同时运行在上面。
有一个类似的数据密集型架构可以参考，
“SMACK stack”
，即 Spark、Mesos、Akka、Cassandra、Kafka 技术栈。
几点声明
请注意，我们在描述 Apache Mesos 时并未提及任何有关容器编排的内容。那为什么大家总是下意识把容器编排和 Mesos 关联起来呢？Mesos 的模块化架构使它能够运行多种工作任务，容器编排就是其中一个例子，它是通过运行在 Mesos 上的一个叫做 Marathon 的特殊框架来实现的。Marathon 最初在
cgroup
容器中管理应用程序包（例如 JAR 包、TAR 包及 ZIP 文件），也是第一个支持 Docker 容器的容器编排工具（2014 年）。
所以当人们用 Docker、Kubernetes 同 Mesos 比较时，实际上比较的是 Kubernetes、Docker Swarm 和运行在 Mesos 上的 Marathon。
为什么这点很重要？坦率的讲，因为 Mesos 并不关心运行在上面的是什么。Mesos 可以弹性地为运行在共享基础设施上的 Java 应用服务器、Docker 容器编排、Jenkins CI 作业、Apache Spark 实时分析、Apache Kafka 流处理等任务提供集群服务。Mesos 上甚至可以运行 Kubernetes 和其它的一些容器编排工具，尽管目前还没有公认的集成方案。
_来源：Apache Mesos Survey 2016_
另一个值得考虑 Mesos 的因素（也是吸引大量企业架构师的原因）是其运行关键性任务的成熟度。Mesos 已经在大规模的生产环境（成千上万台服务器）中运行了 7 年多，这也是市场上认定 Mesos 比其他容器编排技术在生产环境实用性和大规模稳定性更有优势的原因。
这些都意味着什么？
综上所述，这三种技术全都与 Docker 容器有关，并允许你使用容器编排实现应用程序可移植和扩展。那么从它们中如何来选择呢？归结为一句话：依据任务类型选择合适工具（甚至为不同的任务选择各自的工具）。如果你是应用程序开发者，正在寻找最新的方法来构建和打包应用程序，或加速迈出微服务的第一步，Docker 容器格式和开发工具是最好的方法。
如果是开发／DevOps 团队，希望构建一套专用于 Docker 容器编排的系统，并愿意着手将你的解决方案与底层基础设施进行整合（或依赖于 Google Container Engine、Azure Container Service 之类的公共云基础设施），Kubernetes 是值得你考虑的技术选择。
如果你希望建立一个可靠的平台，同时运行包括 Docker 容器、传统应用程序（如 Java）和分布式数据服务（如 Spark、Kafka、Cassandra、Elastic）在内的多项关键任务，并希望这些全部可以跨云服务商和／或跨数据中心移植，那么 Mesos（或 Mesosphere DC/OS）正好适合你。
无论作何选择，你都将拥有一整套工具，去更有效的利用服务器资源、简化应用程序移植、并提高开发者灵活性。
你绝对不会错。
原文链接：Docker vs. Kubernetes vs. Apache Mesos: Why What You Think You Know is Probably Wrong（译者：@Lax、 @zousheng、 @douzl 和 @suisuihan）
原文发布时间为：2017-08-04
本文作者：Lax
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原文标题：Docker、Kubernetes、Apache Mesos 之争 | 一个与传说不同的故事
