Yelp是如何利用Mesos和Docker建立混合云的
使用Docker协同开发的步骤和技巧
使用Docker协同开发的步骤和技巧随着软件开发的进步和需求的增长，协同开发变得越来越重要。
在传统的开发模式下，团队成员需要在各自的本地环境中安装和配置相同的开发工具和依赖，这常常导致开发环境的不一致，增加了项目开发过程中的困难。
然而，通过使用Docker，协同开发可以变得更加高效和简单。
Docker是一种开源的容器化平台，可以将应用程序及其所有的依赖打包在一个容器中，并保证在不同的环境中具有相同的运行结果。
这意味着开发者可以在各自的本地环境中使用Docker来创建一个完全一致的开发环境。
下面将介绍使用Docker协同开发的步骤和技巧。
首先，团队中的每个成员需要在自己的机器上安装Docker。
Docker支持Windows、macOS和Linux等操作系统，安装过程相对简单。
在安装完成后，开发者可以在终端中输入`docker version`来验证Docker是否成功安装。
如果返回Docker的版本号，则证明安装成功。
接下来，团队需要共享一个统一的Docker镜像。
Docker镜像是一个只读的模板，其中包含了运行应用程序所需的所有组件和依赖。
团队可以通过编写一个Dockerfile来定义和构建自己的镜像。
Dockerfile是一个文本文件，其中包含了一系列的指令，用于指导Docker构建镜像的过程。
例如，可以使用`FROM`指令来选择一个基础镜像，使用`RUN`指令来执行一些命令，使用`COPY`指令来复制文件等。
编写好Dockerfile后，可以使用`docker build`命令来构建镜像，并使用`docker push`命令将镜像推送到共享的镜像仓库中，以便团队中的其他成员可以访问和使用。
然后，每个开发者都可以使用共享的镜像来创建自己的容器。
容器是镜像的一个可运行的实例，可以被启动、停止和删除。
开发者可以通过使用`docker run`命令来创建一个新的容器，并指定要使用的镜像以及其他相关的配置选项。
通过Docker来部署Mesos集群
-e "MESOS_PORT=5050" \-e "MESOS_LOG_DIR=/var/log/mesos" \-e "MESOS_QUORUM=1" \-e "MESOS_REGISTRY=in_memory" \-e "MESOS_WORK_DIR=/var/lib/mesos" \-d \garland/mesosphere-docker-mesos-master第四步：启动Marathon。
docker run \-d \-p 8080:8080 \garland/mesosphere-docker-marathon --master zk://${HOST_IP}:2181/mesos --zk zk://${HOST_IP}:2181/marathon第五步：启动Mesos Slave。
docker run -d \--name mesos_slave_1 \--entrypoint="mesos-slave" \-e "MESOS_MASTER=zk://${HOST_IP}:2181/mesos" \-e "MESOS_LOG_DIR=/var/log/mesos" \-e "MESOS_LOGGING_LEVEL=INFO" \garland/mesosphere-docker-mesos-master:latest第六步：访问 Mesos 页面。
Mesos Web 页面地址是：http://${HOST_IP}:5050第七步：通过Marathon的Web页面启动一个Job。
Marathon Web页面地址是：http://${HOST_IP}:8080。
Marathon 可以让你部署长期运行的Job到Mesos Slave容器上，这个可以帮助你去检查你的集群是否启动，并且处于running的状态，打开上面的地址后你会看到下面的页面：以到容器中查看文件是否创建，并检查下这个Job是不是一直在运行。
docker虚拟化机制原理
docker虚拟化机制原理
Docker的虚拟化机制主要基于Linux内核的几个特性，包括命名空间（namespaces）、控制组（cgroups）和联合文件系统（union file systems）。
1. 命名空间（namespaces）：Docker使用了Linux的命名空间技术，将每个容器隔离在各自独立的命名空间中。
这包括PID（进程ID）命名空间、网络命名空间、文件系统命名空间等，使得每个容器都有自己的进程、网络和文件系统，彼此互不干扰。
2. 控制组（cgroups）：控制组是一种Linux内核特性，用于限制、记录和隔离进程组的资源使用情况，如CPU、内存、磁盘I/O等。
Docker通过使用控制组，对每个容器进行了资源限制和管理，确保了容器不会消耗过多的系统资源。
3. 联合文件系统（union file systems）：联合文件系统是Docker中用于实现容器镜像的技术，它允许多个文件系统层叠在一起。
最底层的镜像层是只读的，后续的层是可写的。
当容器需要修改文件时，Docker会使用写时复制（Copy-On-Write, COW）机制，将上层可写文件系统与底层的只读镜像分离开来，只在需要修改时才进行复制操作。
这大大提高了容器的启动速度和资源利用率。
通过这些技术，Docker实现了高效、安全和灵活的虚拟化机制，使得每个容器都有独立的运行环境，同时共享了宿主机的操作系统内核，降低了系统的开销。
Mesos与Docker容器调度指南
Mesos与Docker容器调度指南随着云计算技术的快速发展，Docker容器化技术被越来越多的企业所采用。
然而，在大规模应用中，如何高效地管理和调度这些容器成为了一个挑战。
Mesos作为一种开源的集群管理系统，可以帮助解决这个问题。
本文将介绍Mesos与Docker容器调度的基本原理和指南。
一、Mesos与Docker的背景Mesos作为一个分布式系统内核，可以为用户提供类似于操作系统的功能。
它可以自动地将集群资源分配给各个任务，并提供高可用性和容错能力。
而Docker 是一种容器化技术，它可以将应用程序及其依赖打包成一个可移植的镜像，从而实现快速部署和隔离。
二、Mesos与Docker的结合在Mesos中，每个节点被称为一个“Agent”，它负责运行用户提交的任务。
而Docker容器则可以在Agent上面运行，实现任务的隔离与资源管理。
通过Mesos 和Docker的结合，可以实现更加灵活和高效的任务调度。
三、Mesos与Docker的调度原理Mesos调度框架通过两种方式来管理Docker容器：静态分配和动态分配。
在静态分配中，Mesos会配置每个Agent所能运行Docker容器的最大数量。
这样，当有新的任务提交时，Mesos会根据资源的可用性来选择Agent，并将任务分配给它，直到达到最大容器数量。
而在动态分配中，Mesos会根据资源的实际使用情况来调整容器的数量。
当有新的任务提交时，Mesos会计算出当前的资源利用率，并根据需求进行动态分配。
例如，当某个Agent的资源利用率较低时，Mesos会将该Agent上的任务重新分配给其他Agent，以提高资源的利用率。
四、Mesos与Docker的配置与部署在进行Mesos与Docker的配置与部署时，需要考虑以下几点：1. 安装和配置Mesos：首先，需要在每个Agent上安装和配置Mesos。
这包括安装Mesos的二进制包，并进行相关的配置，如设置Master的地址和端口等。
Docker容器的混合云部署方法
Docker容器的混合云部署方法随着云计算技术的快速发展和应用，混合云成为企业部署应用的一种常见方式。
而Docker容器的出现，则使得应用的部署和迁移更加灵活高效。
本文将介绍在混合云环境下，利用Docker容器进行应用部署的方法。
一、混合云环境的概念和优势混合云环境是指同时使用私有云和公有云的一种部署模式。
企业可以将关键数据和应用部署在私有云中，同时利用公有云提供的弹性和灵活性来应对业务峰值和突发情况。
这种部署方式具有以下优势：1. 弹性扩展：利用公有云的弹性资源，可以根据实际需求快速扩展和缩减容量，避免资源浪费。
2. 灵活迁移：在混合云环境下，应用可以根据需要从私有云迁移到公有云或者反之。
这种灵活性使得企业能够根据实际情况做出决策，同时实现成本优化。
3. 安全性：企业可以将重要数据和敏感应用部署在私有云中，确保数据的安全性和合规性。
二、Docker容器在混合云环境中的优势Docker容器是一种轻量级、隔离性强的虚拟化技术。
与传统虚拟机相比，Docker容器具有以下优势：1. 快速部署：Docker容器可以快速创建和部署，几乎可以在任何环境中运行，大大提高了应用的部署效率。
2. 资源利用率高：由于容器共享主机操作系统内核，可以在同一台物理机上运行多个容器，从而提高了资源利用率。
3. 灵活迁移：借助Docker容器的可移植性和一致性，应用可以轻松迁移到不同的云环境中，实现混合云部署。
三、在混合云环境中，使用Docker容器进行应用部署需要考虑以下几个方面：1. 构建容器镜像：首先需要构建适用于混合云环境的容器镜像。
镜像中包含了应用程序、运行环境和所需依赖的软件等。
可以通过Dockerfile来定义容器的环境和配置。
2. 部署容器：在私有云中，可以使用Docker Swarm等容器编排工具来快速部署和管理容器集群。
而在公有云中，可以利用云服务提供商的容器管理平台来进行部署。
3. 数据管理：在混合云环境中，数据的管理和备份至关重要。
容器编排工具Mesos的使用与配置指南
容器编排工具Mesos的使用与配置指南引言现代计算机系统中，大规模分布式应用的开发和管理已成为一项重要挑战。
容器技术的兴起为这一领域带来了巨大的变革，而Mesos作为一款优秀的容器编排工具，为开发人员提供了强大的功能和灵活的配置选项。
本文将介绍Mesos的基本概念、使用方法以及一些常用的配置指南，帮助读者更好地理解和利用这个工具。
一、Mesos的基本概念Mesos是一个分布式系统内核，用于管理计算机集群中的资源分配和任务调度。
它将集群中的计算资源（如CPU、内存等）抽象成一个个容器，并根据任务的需求动态分配资源。
1. Master节点Mesos的Master节点是整个集群的中心控制器，负责接收任务提交请求、分配资源、调度任务等功能。
在配置Mesos时，需要指定一个或多个机器作为Master节点，并设置它们的IP地址和端口号。
2. Slave节点Slave节点是集群中的工作节点，负责执行任务。
每个Slave节点都会向Master 节点报告自己的资源情况，并接受Master的任务分配。
3. FrameworkFramework是Mesos中的应用程序，它可以是一个分布式应用或一个作业调度系统。
Framework可以向Mesos提交任务，并接收分配的资源来执行这些任务。
二、Mesos的使用方法使用Mesos可以分为以下几个步骤：1. 安装和配置Mesos首先，需要在每个机器上安装Mesos，并将其配置为Master或Slave。
可以从Mesos的官方网站上下载安装包，并按照其提供的安装指南进行操作。
在配置Mesos时，需注意各个节点的IP地址、端口号及角色的正确设置。
2. 编写Framework为了在Mesos上运行分布式应用或作业调度系统，需要编写一个Framework。
可以使用各种编程语言（如Python、Java等）来开发自己的Framework，或使用已有的开源Framework（如Hadoop、Spark等）。
使用Docker容器进行混合云部署和管理
使用Docker容器进行混合云部署和管理在当今快速发展的云计算环境中，混合云已经成为了一个热门话题。
混合云是指企业在使用多个云服务提供商的公共云、私有云和传统IT基础设施之间进行无缝集成和管理的架构。
为了实现混合云环境中的高效部署和管理，越来越多的企业开始使用Docker容器。
Docker是一种轻量级的虚拟化技术，它可以将应用程序和其依赖的所有运行时环境打包成一个可移植的容器。
通过使用Docker容器，企业可以更加高效地进行应用程序的部署和管理，而不用担心底层的硬件和操作系统差异。
使用Docker容器进行混合云部署和管理具有以下几个优势：1. 简化应用部署：Docker容器允许将应用程序及其所有依赖项一起打包为一个可移植的容器，使应用程序的部署变得非常简单。
不管是在公共云、私有云还是传统IT基础设施上部署应用程序，都只需要运行Docker容器即可，无需关注底层的硬件和操作系统。
2. 提高应用程序的可移植性：使用Docker容器，应用程序可以在不同的云服务提供商之间轻松迁移，无需对应用程序进行任何修改。
这种可移植性使得企业能够更加灵活地选择合适的云服务提供商，并根据需要随时进行切换。
3. 增强资源利用率：Docker容器可以在物理主机上共享操作系统内核，相比于传统的虚拟化技术，它的启动速度更快，资源占用更轻量级。
这意味着企业可以在给定的硬件资源上运行更多的应用程序，提高资源利用率。
4. 提供可扩展性和弹性：使用Docker容器，企业可以根据需要动态地扩展应用程序的规模。
当应用程序负载增加时，可以很容易地启动更多的容器来处理额外的请求，而当负载减少时，可以自动关闭相应的容器，实现弹性的资源管理。
不过，要注意在使用Docker容器进行混合云部署和管理时，也会遇到一些挑战和注意事项：1. 安全性：由于Docker容器共享操作系统内核，一旦其中一个容器受到攻击，其他容器和底层主机也可能会受到影响。
因此，企业在使用Docker容器时，需要加强容器和主机的安全措施，包括限制容器的权限、使用安全的镜像和容器管理工具等。
详解Docker技术的工作原理
详解Docker技术的工作原理Docker是一个开放源代码的容器化平台，能够帮助开发人员和系统管理员快速构建、发布和运行应用程序。
它通过使用容器来实现应用程序的封装和隔离，使得应用程序可以在不同的环境中无缝地运行。
本文将详细介绍Docker技术的工作原理，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
Docker的工作原理主要包括镜像、容器和Docker引擎三个核心概念。
首先，我们来了解一下镜像。
镜像可以看作是一个只读的模板，它定义了一个应用程序运行所需的全部依赖项和文件。
Docker通过使用镜像来创建容器，每个容器都是基于一个镜像启动的，它可以被称为一个独立的、可执行的运行时实例。
因此，镜像是构建和部署应用程序的基础。
Docker引擎是Docker平台的核心组件，它负责管理和运行容器。
Docker引擎包括三个主要的组件：Docker守护进程、API和CLI。
Docker守护进程是在主机上运行的一个长期运行的进程，它负责管理和执行容器。
API提供了与Docker守护进程交互的接口，而CLI则是通过命令行与API交互的工具。
这三个组件协同工作，提供了便捷的容器管理功能。
当我们使用Docker命令运行一个容器时，Docker引擎会根据我们指定的镜像选择相应的版本，并创建一个新的容器。
容器将拥有自己的文件系统、网络和进程空间，与宿主机相互隔离。
这种隔离性使得容器可以在不同的环境中运行，而不会相互影响。
同时，它也提供了一种轻量级的虚拟化解决方案，避免了创建和管理传统虚拟机的复杂性。
容器在创建过程中，会使用镜像中的文件系统和元数据来构建一个可运行的实例。
Docker使用联合文件系统（UnionFS）技术来实现镜像的分层管理和容器的快速启动。
联合文件系统将多个文件系统联合挂载在同一个挂载点下，从而形成一个统一的视图。
这种分层结构允许镜像和容器之间共享相同的文件，减少了存储空间的占用，并提高了应用程序的启动速度。
另外，Docker还支持容器的网络功能。
docker merge 原理
一、概述Docker是当前非常流行的容器化技术之一，它的设计初衷是为了能够更高效地利用系统资源，使得应用程序能够更加快速、可靠地部署。
而在使用Docker的过程中，我们经常会遇到合并（merge）镜像的需求，而在Docker中，镜像合并的原理是什么呢？本文将从Docker 镜像的架构、文件系统、以及UnionFS等方面入手，探讨Docker合并镜像的原理。
二、Docker镜像的架构1. 镜像是Docker中的重要概念，它是容器的基础。
镜像是一个文件，包含了一个应用程序运行所需的所有内容。
在Docker中，镜像是分层存储的，每个镜像都是由多个只读层叠加而成。
这种分层存储的架构使得镜像可以被共享、复用，并且具有较高的性能。
2. Docker镜像是如何形成的呢？Docker镜像是通过Dockerfile文件构建而成的，Dockerfile文件是一个文本文件，包含了一系列的指令，用来描述如何构建镜像。
当我们运行docker build命令时，Docker会根据Dockerfile文件的指令逐步执行，构建出最终的镜像。
三、Docker文件系统1. Docker镜像的底层是通过UnionFS（联合文件系统）来实现的。
UnionFS是一种分层、轻量级的文件系统，它支持将不同目录挂载到同一个挂载点，并且能够使所有挂载的目录合成一个文件系统。
2. Docker中的镜像实际上是由多个只读层组成的。
当我们启动一个容器时，Docker会为其创建一个可写层，并且每个容器实例都会有自己的可写层。
这种分层的文件系统架构使得Docker能够高效地利用磁盘空间，同时也使得镜像的构建和维护更加方便。
四、Docker镜像的合并原理1. 在Docker中，当我们需要合并两个镜像时，实际上是将这两个镜像的只读层进行合并。
在合并的过程中，Docker会去重，去掉重复的文件，保留不同的文件，最终形成一个新的镜像。
2. Docker合并镜像的原理是通过UnionFS来实现的。
Docker容器技术的原理和应用
Docker容器技术的原理和应用随着云计算和虚拟化技术的发展，容器化技术逐渐成为企业和开发者们广泛采用的一种部署和管理应用程序的方式。
而Docker作为容器化技术的代表，具有轻量化、快速、可移植等特点，成为了最受欢迎的容器化解决方案之一。
本文将介绍Docker容器技术的原理和应用，并分步骤详细讲解。
一、Docker容器技术的原理1.1 Linux容器技术的基础- Linux容器技术是Docker容器化技术的基础，它利用Linux内核中各种资源隔离和控制机制，如命名空间、cgroups等，实现了应用程序之间的隔离和资源的有效利用。
- 命名空间（Namespace）可以将一个进程及其子进程的视图隔离起来，使得各个进程之间拥有各自独立的系统资源视图，包括进程树、网络接口、挂载点、用户ID、主机名等。
- cgroups（Control Groups）是Linux内核中的一种机制，可以对进程组进行资源限制和控制，如CPU、内存、磁盘IO等，以实现对容器的资源管理。
1.2 Docker的核心组件- Docker使用了一种称为容器镜像（Container Image）的概念，容器镜像是一个只读的模板，可以包含操作系统、文件系统、应用程序和依赖库等。
- Docker容器是从容器镜像创建的实例，包括运行环境和用户应用。
容器可以被快速启动、停止、迁移和复制，提供了更加轻量级和灵活的应用部署方式。
- Docker使用Docker引擎（Docker Engine）来管理和运行容器，它包括Docker守护进程（Docker Daemon）和Docker客户端（Docker Client）。
Docker守护进程负责管理Docker对象，如镜像、容器、网络等，而Docker客户端则通过与Docker守护进程交互来控制和管理容器。
二、Docker容器技术的应用2.1 应用程序的打包与发布- Docker容器可以将应用程序及其所有依赖打包到一个容器中，形成一个独立、可移植的应用程序运行环境。
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Yelp是如何利用Mesos和Docker建立混合云的
还是在2013年底，Yelp 运营总监Sam Eaton 意识到公司存在一个基础架构问题。
运维人员和开发人员在自己的数据中心和AWS云上做站扩展已经变得复杂和资源密集。
“问题是我们如何能够让开发人员在没有过多复杂的工作情况下在数据中心和AWS上统一管理部署服务。
”Eaton 解释到。
太多的选择
Yelp经历了太多的方案，并且考虑了每种可能的优缺点。
建一个新的虚拟机镜像，所谓的“黄金镜像”，对于AWS而言需要花1个小时，尽管建立的镜像启动会非常快。
在裸机上启服务获得权限更多但是扩展很麻烦。
Yelp的开发者试着部署部分服务在本地部分在云上需要很长一段时间考虑AWS实例和Yelp硬件之间的区别。
“他们不得不用一种方式去配置裸机上的服务，并使用另一种完全不同的机制去配置AWS。
这对于开发者来说太糟了“，Eaton说。
服务除了部署负责，Yelp还有个测试的问题。
Eaton说开发者一天要发布多个版本的新代码，但是总被测试的速度拖后腿，因为，跑完所有要求的测试要花上90分钟。
均衡测试的运行是有问题的，Eaton的团队发现，至少在不浪费资源的情况下，去统计所有的依赖关系然后再找出一个最佳方法去规划所有的测试是并不容易的。
他说：”这是一个“装箱”问题，用更多的VMs和更多硬件来跑也不能很好地解决这个问题“。
Docker来了
Eaton和他的团队考虑大量的用于解决云和本地日益增长的池的这个难题的方案。
他们考虑过部署OpenStack。
他们也考虑过用Eucalptus的软件--这是一家初创企业，因为惠普的需求，专注于AWS的兼容--旨在建立一个跨应急服务器与云的混合环境。
但是，Yelp的技术团队最终决定未来将围绕Docker容器，而不是虚拟机。
Docker可以解决Yelp的一些部署问题因为它提供开发者可以管理他们自己的容器的能力，并且可以不用等”黄金镜像“生成就可以迅速决定打包和依赖的问题。
运行百万个容器意味着Mesosphere和Mesos
Eaton和他的团队研究并决定用Mesosphere的进化的Apache Mesos 作为最佳的运行容器的方案来满足Yelp要求的规模。
Eaton，对Mesos如何将Yelp的机器集群--虚拟和物理的--变成聚合资源池，并没有关掉周边的服务器组成，留下了深刻的印象。
开发者可以随意启动容器，不考虑任何服务器的配置。
不仅仅坚持基础版的Apache Mesos，Eaton选择测试Mesosphere的打包版本*，包含了诸如
Marathon的工具。
Eaton喜欢Mesosphere在Marathon 的PAAS框架中提供原生的hooks, Yelp使用这些hooks计划和安排计算任务。
此外，Mesosphere对数据中心操作系统(DCOS)的进化概念，也与Yelp的目标--建立一个单一开发环境，工具链，和跨本地和云端服务的开发运维过程组，所一致。
(Mesophere 依旧提供开源下载，但下载还提供它的数据中心操作系统(DCOS)作为商业软件产品。
DCOS预先打包许多重要组件，包括附加功能,极大地简化了部署和管理分布式服务的经验。
)
Yelp可以在三个月内构建一个功能化Mesosphere集群，并使其达到预准备工作。
服务PaaSTA
在Mesosphere之上，Eaton的团队构建了一个基于Docker的微服务架构，被称为PaaSTA，来允许容器级作业跑在任意的计算平台上。
Eaton解释到：
我们docker在整个堆栈给开发者一个相同的环境。
Marathon,及在PaaSTA和工具,给了他们一个更好的方法来安排适当数量的容器来运行他们的服务,并从开发人员隐藏了底层基础设施。
他们不需要担心他们的服务是否运行在数据中心,在AWS,或其他云提供商。
如果他们根据PaaSTA平台合同写服务,和配置他们的docker容器以正确的方式,PaaSTA负责其他工作的服务部署,通过提供资源发现和启动容器。
整个Yelp工程团队感受到PaaSTA和Mesos的好处。
服务基础设施技术主管约翰•比林斯解释到:
我们花大量的时间手工分配各个机器上的服务。
推出新服务时导致一个瓶颈。
如果有一台机器故障,我们不得不单独联系所有受影响服务的所有者,并要求他们将他们的服务移动到新的
硬件。
我们还得在通讯量增加的同时必须保持机器之间的服务。
我们增长了数以万计的生产服务,这是成为一个不可能的情况。
“PaaSTA通过允许自动配置和迁移服务在内部和AWS硬件让我们从这些耗时的任务中解脱。
开发人员和操作完全爱上了这项技术。
”
与海鸥(Seagull)飞行
除了提供的核心PaaSTA--平台即服务系统,Yelp也使用Mesosphere扩充其测试基础设施,开发一个新的测试平台叫做Seagull(海鸥)。
通过使用Mesos可和一个自定义的调度器,Yelp能够建立一个更高效的并行系统和加速单元测试。
公司现在每天运行着大约1700万独立测试, 一些计划直接在机器上,一些在容器里--全通过Mesos管理。
伊顿说,Yelp每天已经启动100万个docker容器，当公司将更多的测试移到容器里，这个数字也随之增加。
Mesosphere也给了Yelp一个意想不到的好处:提高资源利用率意味着伊顿的团队可以通过更灵活地部署AWS的spot市场容量来省钱。
“随着测试数量的增加,我们出价购买用于测试的AWS实例将超过我们预定的量,”他解释说。
“如果我们固定购买实例的量，那些实例可能会在测试中途消失。
Mesos允许我们存活这类动态购买，重新安排测试到新的实例上并且不停止测试。
“
Mesosphere和Marathon给我们的开发人员更弹性计算能力，让他们从根本上加快部署,”伊顿说。
“他们花更少的时间处理不同的平台，更多时间花在他们的代码。
Mesosphere对于开发人员来说很好, 这对Yelp来说很好。
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