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Cube如何助力科盾業(yè)務(wù)容器化“一步到位”？

happyhuangjinjin / 2356人閱讀

前言
以Docker為代表的容器技術(shù)縮短了企業(yè)應(yīng)用從開發(fā)、構(gòu)建到發(fā)布、運行的整個生命周期。Gartner推測到2022年將會有75%的全球化企業(yè)將在生產(chǎn)中使用容器化的應(yīng)用（當(dāng)前約為30%）。由于Docker往往難以獨立支撐起大規(guī)模容器化部署，因此誕生了Kubernetes等容器編排工具，解決了大規(guī)模容器的組織和管理難題。

但事實上，Kubernetes的使用體系還是非常復(fù)雜的，對于企業(yè)的開發(fā)運維人員而言，需要具備一定的網(wǎng)絡(luò)、存儲、系統(tǒng)等方面的技術(shù)能力。同時在Kubernetes 集群的部署過程中，也需要面臨多節(jié)點集群搭建維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)和存儲的選擇配置等難題。上述問題是企業(yè)在大規(guī)模應(yīng)用的容器化部署和容器編排中不可避免的，科盾亦面臨同樣的困境。

科盾為什么選擇容器化？

深圳市科盾科技有限公司（下文簡稱科盾）是全國領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)商，是一家專注于網(wǎng)絡(luò)空間治理領(lǐng)域科研及應(yīng)用開發(fā)的國家高新技術(shù)企業(yè)，致力于為網(wǎng)安、網(wǎng)信、政府及大中型企業(yè)提供大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)測、網(wǎng)絡(luò)情報挖掘和企業(yè)商情監(jiān)測等服務(wù)，以便及時、精準(zhǔn)、全面掌握互聯(lián)網(wǎng)輿情信息，快速化解輿情危機。同時全面獲取網(wǎng)絡(luò)情報線索和市場競爭情報，為政府機構(gòu)打擊網(wǎng)絡(luò)違法犯罪、企業(yè)提高市場競爭力提供高科技利器。輿情分析的數(shù)據(jù)來源幾乎覆蓋所有互聯(lián)網(wǎng)平臺的公開信息，包括常見的資訊網(wǎng)站和社交媒體、自媒體、短視頻等平臺。因此構(gòu)建一套完整精準(zhǔn)的輿情監(jiān)測系統(tǒng)，不僅需要強大的數(shù)據(jù)采集能力，還需要具備強大的數(shù)據(jù)分析、價值挖掘能力，給底層的IT架構(gòu)帶來巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

在實現(xiàn)微服務(wù)及容器化部署之前，科盾是直接將應(yīng)用部署在服務(wù)器上的，開發(fā)運維人員花費大量時間在開發(fā)、測試和生產(chǎn)環(huán)境的配置上，還要解決日常出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)、日志、監(jiān)控等問題。隨著公司業(yè)務(wù)的擴展，整個系統(tǒng)越來越龐雜，且依賴復(fù)雜、數(shù)據(jù)沒有隔離、邏輯重復(fù)，于是科盾將其業(yè)務(wù)進(jìn)行了微服務(wù)架構(gòu)的改造。
科盾采用了 SpringCloud 微服務(wù)體系及 Eureka 服務(wù)注冊中心，將整體業(yè)務(wù)架構(gòu)分為任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理等多個環(huán)節(jié)，其整體業(yè)務(wù)架構(gòu)圖如下：

?

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)注冊的數(shù)據(jù)采集節(jié)點信息，調(diào)度有效的采集目標(biāo)給數(shù)據(jù)采集節(jié)點，數(shù)據(jù)采集節(jié)點根據(jù)算法對目標(biāo)處理后，將數(shù)據(jù)結(jié)果傳輸根據(jù)其內(nèi)容類型，傳輸給基于 MySQL、MongoDB、HBase、Elasticsearch、對象存儲等服務(wù)的存儲隊列，再由處理鏈進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、資源文件拆分下載、模型預(yù)測、各個子系統(tǒng)業(yè)務(wù)標(biāo)簽、數(shù)據(jù)推送服務(wù)等。


在微服務(wù)階段，隨著應(yīng)用數(shù)量的增加，一次發(fā)布往往涉及了多個應(yīng)用，這對團隊的自動化運維水平提出了更高的要求。于是，團隊開始對應(yīng)用進(jìn)行容器化改造。各個模塊打包封裝成鏡像，就可以在任意平臺上運行，輕松實現(xiàn)業(yè)務(wù)的遷移和擴展；無需重復(fù)配置環(huán)境，配合Gitlab就可以非常方便的進(jìn)行持續(xù)交付和部署，還可以對應(yīng)用之間進(jìn)行隔離。

Cube比容器更快更輕
使用容器后確實解決了科盾先前面臨的交付效率、運維成本和環(huán)境一致性等問題，但自建Docker服務(wù)仍存在一些問題，例如：

? 需購買固定資源規(guī)格的主機，成本投入比較高；

? 只能通過主機進(jìn)行掛載，操作繁瑣；

? 只支持單一IP，綁定額外的IP十分繁瑣；

? 遇到故障時需要額外安裝控制調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行重啟；

? 只能通過namespace和cgroup進(jìn)行弱隔離；

? 需要使用docker命令進(jìn)行創(chuàng)建，學(xué)習(xí)成本較高。
通過UCloud容器實例Cube，用戶只需要提供打包好的容器鏡像，即可實現(xiàn)在數(shù)秒之內(nèi)，實現(xiàn)批量部署容器化應(yīng)用，而不需要預(yù)先購買主機或K8S集群，并且只需為容器實際運行消耗的資源付費。
此外Cube還具備以下優(yōu)勢：

? 網(wǎng)絡(luò)上使用 UCloud VPC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行內(nèi)網(wǎng)服務(wù)，與 UCloud 其他云產(chǎn)品打通；

? 存儲直接使用云盤進(jìn)行掛載使用，讀寫性能高，操作便捷；

? Cube控制調(diào)度系統(tǒng)為容器自動重啟，自愈能力強；

? UCloud海量資源支撐，超大集群避免單一節(jié)點故障；

? 使用Firecracker虛擬化技術(shù)實現(xiàn)虛擬機級別的強隔離。
基于Cube的優(yōu)勢，科盾已將其數(shù)據(jù)采集節(jié)點遷移到了Cube，日志收集方案由原來的宿主機本地映射存取，改為發(fā)送到Kafka隊列。由于容器化應(yīng)用的特質(zhì)，科盾無需對業(yè)務(wù)進(jìn)行改造，直接采用原有鏡像即可在 Cube 上部署應(yīng)用，實現(xiàn)平滑遷移。而 Kafka 的應(yīng)用，也提升了日志收集、管理的效率。
Cube 幫助科盾實現(xiàn)了業(yè)務(wù)的快速回滾和橫向擴展。后續(xù)，科盾計劃引入K8S集群，并將更多數(shù)據(jù)處理鏈等上的服務(wù)遷移至Cube。

總結(jié)
科盾的業(yè)務(wù)架構(gòu)從傳統(tǒng)的服務(wù)器部署模式到微服務(wù)架構(gòu)、容器化改造，再到選擇UCloud容器實例服務(wù)Cube的遷移，是企業(yè)降低資源成本、提升開發(fā)運維效率的探索之路，也貼合云原生技術(shù)崛起的脈絡(luò)。無論是容器Docker、Kubernetes還是Serverless架構(gòu)的Cube，最終都會回歸到為企業(yè)降本增效的核心價值。

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