故事，从 Docker 说是起 | 深度揭秘阿里云 Serverless Kubernetes

rnetes 的概念，但无奈大势已去，皓原生的生态系仍然围绕 Kubernetes 蓬勃转型。

Kubernetes 虽然由 Google 主导，但却保持了有限的开放性，将水资源的管理实习简约出API规章，譬如针对密封调试时的 CRI、针对网络的 CNI、针对加载的 CSI，以及设备管理实习 Device Plugins 和各种准入压制、CRD 等。Kubernetes 正日渐演变变成皓MS-DOS，各种皓原生组件就是调试在这个MS-DOS之上的系统内部设计组件。

公有皓转交 Kubernetes

虽然 Kubernetes 确定了领导发言权，但 Kubernetes 的运维却并非那么容易。在这种着重下，公有皓尝试纷纷发布了和丰 Kubernetes 转交维修服务，比如欧美国家的阿里皓在 2017 年就发布了转交 Master 的解决方案：ACK（Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes）。

在 ACK 中亦会，Kubernetes 管理实习组件的内置和运维转交给公有皓，可用 ECS 或者裸锆作为 Kubernetes 的算出结点，极大地减少了 Kubernetes 浏览器的可用效率。浏览器从皓模拟器得到一个 kubeconfig 文件便可以同样通过 kubectl 下令行或者 Restful API 管理实习战斗群。

如果无需先期战斗群MB，只无需调整 ECS 个数，新创自建的 ECS 亦会则亦会申领到 Kubernetes Master。不仅如此，ACK 还支持一键升级战斗群旧版本和各种插件。ACK 将繁杂的运维实习转移到和丰，并且倚靠皓的张力压制能力，可以要用到分钟级别的水资源扩充。

将免运维和张力进行到底

公有皓相对私有皓格外加重视效率，因为在私有皓中亦会，浏览器的能源供应效率基本是固定的，浏览器不可能首台一个维修服务后去机房停车一台维修服务器。与之相反，公有皓则缺少了按量付费的方式。

如果战斗群之中调试执行大部分都是 long run 并且水资源所需是固定的执行，可用 ACK 并未缺陷，但如果是大量 job 类型的执行或者存在突发每秒钟的情况，ACK 这种临时先期Java在Java上停用密封解决方案在张力方面大为欠缺。

比如某在线教育Corporation，每天晚上 7-9 点上课高峰亦会临时先期几万个 Pod，如果可用 ACK 就无需而无须分析报告这些 Pod 的MB，然后再行折算变成 ECS 的算力，提此前购买对应数量的算出结点转入到 Kubernetes 之中，并且还无需在 9 点后来将这些 ECS 释放掉，系统设计比较繁琐。

那么，有并未一种既能向下兼容 Kubernetes 可用方式，又并能秒级重新启动 Pod，并且按照 Pod 维空间乘车（ACK 按照 Node 维空间乘车）的解决方案呢？

AWS 率先提出 Fargate，可以在并未真实 Node 的情况下，以 Pod 的维空间转入到 Kubernetes 战斗群。阿里皓在 2018 年也发布了十分相似的的产品 ECI（Elastic Container Instance），每个 ECI 就是一个 Pod，这不过这个 Pod 是转交在和丰的。

Kubernetes 可用 ECI 有两种方式 ：一种是 ASK（Alibaba Serverless Kubernetes），另一种是 ACK + Virtual Node 的解决方案。在 ASK 中亦会，算出结点无论如何变变成了 Virtaul Node。Virtaul Node 是一个实体的无限MB的算出结点，负责 ECI 生命周期管理实习。Virtaul Node 亦会申领到 Kubernetes 之中，对于 Kubernetes 来说，它就是一个普通的 Node 结点。浏览器只无需提请原生的 Kubernetes Yaml 便可以创自建出 Pod，无论如何向下兼容 Kubernetes 的可用。

Virtaul Node 还可以与普通 ACK 结点混用，浏览器可以将 long run 的执行调度到 ECS 结点上调试，然后利用 ECI 的快速重新启动（10s 内拉起密封），将突发或者星体执行调度到 ECI 纸片，从而超越效率最优。

目此前 ECI 仍然被很多该网站以及计算机科学Corporation所采用。在后续的篇文章中亦会，我们将逐步共享几个十分相似浏览器在迁移 ECI 过程中亦会遇到的高效率缺陷和考验。

总结一下，我们今天从高效率转型的角度回顾了密封和 k8s 的转型经历，可以看到公共高效率正日渐沉淀到底层，无论是 k8s 还是 ServiceMesh，都在分别尝试将维修服务管理实习和每秒钟管理实习下沉到能源供应中亦会。但这些组件本身也存在管理实习效率，所以进化和丰转交。将来，随着高效率的下沉，皓算出缺少的压制能力将不断上移、缺少格外加全面和丰富压制能力，让共同开发专注在业务部门之上。

本文节选自阿里皓高效率技术人员杨晓宇的《剖面说明了阿里皓 Serverless Kubernetes》系列专题。本篇名将主要围绕如何在 Serverless Kubernetes 场景中亦会借助于秒级先期，以及在大规模模版重新启动中亦会遇到的各种高效率考验、难点以及解决解决方案，核心内容说明了阿里皓 Serverless Kubernetes 的转型、框架以及核心高效率。

作者简介：

杨晓宇，阿里皓高效率技术人员，负责阿里皓张力密封（ECI）底层研制实习，曾出旧版《深入浅出 Prometheus》 和 《皓算出那些事儿》。

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