 Service Mesh的实践分享难度大。升级Sidecar需要业务容器一起发布,协调成本 高,而且全量升级sidecar对整个系统的动荡太大 难度小。切换流量到remote proxy可以实现用 户无感知无损升级。可以轻易的实现全网一月 一升级,快速的迭代、落地、反馈 动态扩容难度 单机使用,无须扩容 需预先根据宿主机的配置调整Proxy的资源以 应对客户端增多的情况。容量超标则临时转移 到remote proxyRemote Proxy的价值 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机 和容器并存,内部需求必须要 同时支持物理机和云 • 绑定K8s能够享受K8s的红利, 但也限制了使用范围 +服务治理程度更接地气 • 不停的迭代、落地、反馈,打 造一系列的实用的治理功能 • 规则路由、标签路由、邻近机房 路由、Hash路由、基于权重的路 由、熔断、健康探测、超时重试、 限流降级等等 • 契约化治理,服务接口变更diff并0 码力 | 30 页 | 4.80 MB | 6 月前3 Service Mesh的实践分享难度大。升级Sidecar需要业务容器一起发布,协调成本 高,而且全量升级sidecar对整个系统的动荡太大 难度小。切换流量到remote proxy可以实现用 户无感知无损升级。可以轻易的实现全网一月 一升级,快速的迭代、落地、反馈 动态扩容难度 单机使用,无须扩容 需预先根据宿主机的配置调整Proxy的资源以 应对客户端增多的情况。容量超标则临时转移 到remote proxyRemote Proxy的价值 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机 和容器并存,内部需求必须要 同时支持物理机和云 • 绑定K8s能够享受K8s的红利, 但也限制了使用范围 +服务治理程度更接地气 • 不停的迭代、落地、反馈,打 造一系列的实用的治理功能 • 规则路由、标签路由、邻近机房 路由、Hash路由、基于权重的路 由、熔断、健康探测、超时重试、 限流降级等等 • 契约化治理,服务接口变更diff并0 码力 | 30 页 | 4.80 MB | 6 月前3
 云原生开放智能网络代理 MOSNMesh 实践 核心支付链路覆盖 容器规模 几十万 峰值 QPS 千万 CPU 0%~2% MEM 15M RT 0.2ms 极低消耗 100% 1~2 次/年  10+次 /月 快速迭代4/10 这两年,MOSN 如何走过 2017年底 开始调研 Service Mesh 技术选型以及接入层变革 的思考 2018年春节 第一行代码 2018年5月 以 SOFAMosn0 码力 | 12 页 | 1.39 MB | 6 月前3 云原生开放智能网络代理 MOSNMesh 实践 核心支付链路覆盖 容器规模 几十万 峰值 QPS 千万 CPU 0%~2% MEM 15M RT 0.2ms 极低消耗 100% 1~2 次/年  10+次 /月 快速迭代4/10 这两年,MOSN 如何走过 2017年底 开始调研 Service Mesh 技术选型以及接入层变革 的思考 2018年春节 第一行代码 2018年5月 以 SOFAMosn0 码力 | 12 页 | 1.39 MB | 6 月前3
 阿里巴巴核心应用洛地 Service Mesh 的挑战与机过基人、《Service Mesh 实战作者》;爱好骑 行、钢琴•现状及行业态度 •带来的变化和发展机遇 •核心应用落地所克服的挑战 主题#1 现状及行业态度•时隔两月 Istio 发布了 1.4,迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进,蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品,但仍未普适 行业现状行业态度 2. 针对服务化架构并未带来新的突破,将已有功能换个 地方重复造轮子。阿里巴巴曾属于第二种原因有……重复运维,多语言支持困境 NodeJS Java C++ Golang 运维系统云原生时代快速赋能 Biz APP Non Ali Biz框架思维转向平面思维 Service Mesh Biz Non Ali Biz将中间件能力下层到基础层 业务 (Java/Go/C++ 等)0 码力 | 22 页 | 6.61 MB | 6 月前3 阿里巴巴核心应用洛地 Service Mesh 的挑战与机过基人、《Service Mesh 实战作者》;爱好骑 行、钢琴•现状及行业态度 •带来的变化和发展机遇 •核心应用落地所克服的挑战 主题#1 现状及行业态度•时隔两月 Istio 发布了 1.4,迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进,蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品,但仍未普适 行业现状行业态度 2. 针对服务化架构并未带来新的突破,将已有功能换个 地方重复造轮子。阿里巴巴曾属于第二种原因有……重复运维,多语言支持困境 NodeJS Java C++ Golang 运维系统云原生时代快速赋能 Biz APP Non Ali Biz框架思维转向平面思维 Service Mesh Biz Non Ali Biz将中间件能力下层到基础层 业务 (Java/Go/C++ 等)0 码力 | 22 页 | 6.61 MB | 6 月前3
 网易云Service Mesh的产品架构与实现一、微服务与Docker、Kubernetes163yun.com 应用架构 数据架构 IT架构 微服务的交付形式Kubernetes 轻量级的IT运维模式Swarm 资源利用率高的任务执行模式Mesos 快速迭代 高并发 OPEX CAPEX 大数据分析,运营 容器技术的三种视角微服务形态 Hailo Amazon Netflix 来源: https://www.linkedin.com/puls0 码力 | 35 页 | 6.33 MB | 6 月前3 网易云Service Mesh的产品架构与实现一、微服务与Docker、Kubernetes163yun.com 应用架构 数据架构 IT架构 微服务的交付形式Kubernetes 轻量级的IT运维模式Swarm 资源利用率高的任务执行模式Mesos 快速迭代 高并发 OPEX CAPEX 大数据分析,运营 容器技术的三种视角微服务形态 Hailo Amazon Netflix 来源: https://www.linkedin.com/puls0 码力 | 35 页 | 6.33 MB | 6 月前3
 七牛容器云ServiceMesh实践API版本兼容两种方式 • 数据面优先,控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 依托容器云PaaS中台 • 辐射业务线:Spock,Kodo,Dora等 • 先内部普及踩坑,后私有云能力产品化 • 使用规模 • 80%以上产品线部署Contour & Istio • 涉及K8S集群约20+集群 • 功能迭代 • 先南北,后东西 • 先原生,后二开 • 先0 码力 | 15 页 | 3.86 MB | 6 月前3 七牛容器云ServiceMesh实践API版本兼容两种方式 • 数据面优先,控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 依托容器云PaaS中台 • 辐射业务线:Spock,Kodo,Dora等 • 先内部普及踩坑,后私有云能力产品化 • 使用规模 • 80%以上产品线部署Contour & Istio • 涉及K8S集群约20+集群 • 功能迭代 • 先南北,后东西 • 先原生,后二开 • 先0 码力 | 15 页 | 3.86 MB | 6 月前3
 陌陌Service Mesh架构实践服务量级的增长使得Java应用的服务治理问题 也逐渐暴露出来9/24 问题 /02 借助Service Mesh解决现有架构痛点10/24 架构痛点分析 服务治理能力滞后 非Java应用 Java应用 SDK迭代进度缓慢 SDK推广升级缓慢 危害 无法实现架构统一 稳定性受损、引发故障 架构方案受限 …11/24 引入Service Mesh 是否足够成熟 是否有替代方案 是否可接受成本 是否能兑现价值0 码力 | 25 页 | 1.25 MB | 6 月前3 陌陌Service Mesh架构实践服务量级的增长使得Java应用的服务治理问题 也逐渐暴露出来9/24 问题 /02 借助Service Mesh解决现有架构痛点10/24 架构痛点分析 服务治理能力滞后 非Java应用 Java应用 SDK迭代进度缓慢 SDK推广升级缓慢 危害 无法实现架构统一 稳定性受损、引发故障 架构方案受限 …11/24 引入Service Mesh 是否足够成熟 是否有替代方案 是否可接受成本 是否能兑现价值0 码力 | 25 页 | 1.25 MB | 6 月前3
 蚂蚁金服Service Mesh渐进式迁移方案背景2:k8s(Sigma3.1)将加快普及 K8s普及在即, 不适合再大面积 铺开,快速会师ü 和路线1的核心差别 • 是先上k8s,还是先上Service Mesh • 而且是终极形态的Service Mesh(意味着更偏离目标) ü 好处是第一步(非k8s上向Sidecar模式演进)非常自然 • 容易落地 • 快速达成短期目标 ü 缺点是再往后走 • 由于没有k8s的底层支持,就不得不做大量工作 不是Service Mesh形态ü 可以理解为路线1的折衷版本 • 路线1的前提是要先大规模铺开k8s,这是一个很高的门槛 • 路线2能快速拿到短期红利,但是偏离长期目标 • 路线4的折衷方式 - 在k8s还没有铺开前,先吃下非k8s下Sidecar模式快速落地的红利(路线2) - 然后避开非k8s下继续演进的大坑,回归长期目标(路线1) ü 好处(和路线2一样) • 在k8s未铺开前,先向前迈进一步,避免卡壳 背景3:最近确认k8s将加快普及,启动路线1,会师路线4 第一步:k8s 全面铺开 第三步:接入 (完善后的)Istio, 和社区方案统一 第二步:引入 Sidecar,对接 周边生态 特殊:已经在路 线4上演进的应用, 快速会师到路线11 Service Mesh演进路线 2 2 实现平滑迁移的关键 3 4 5 总结 DNS寻址方案的演进 DNS寻址方案的后续规划保证迁移前后服务间网络互通 Service0 码力 | 40 页 | 11.13 MB | 6 月前3 蚂蚁金服Service Mesh渐进式迁移方案背景2:k8s(Sigma3.1)将加快普及 K8s普及在即, 不适合再大面积 铺开,快速会师ü 和路线1的核心差别 • 是先上k8s,还是先上Service Mesh • 而且是终极形态的Service Mesh(意味着更偏离目标) ü 好处是第一步(非k8s上向Sidecar模式演进)非常自然 • 容易落地 • 快速达成短期目标 ü 缺点是再往后走 • 由于没有k8s的底层支持,就不得不做大量工作 不是Service Mesh形态ü 可以理解为路线1的折衷版本 • 路线1的前提是要先大规模铺开k8s,这是一个很高的门槛 • 路线2能快速拿到短期红利,但是偏离长期目标 • 路线4的折衷方式 - 在k8s还没有铺开前,先吃下非k8s下Sidecar模式快速落地的红利(路线2) - 然后避开非k8s下继续演进的大坑,回归长期目标(路线1) ü 好处(和路线2一样) • 在k8s未铺开前,先向前迈进一步,避免卡壳 背景3:最近确认k8s将加快普及,启动路线1,会师路线4 第一步:k8s 全面铺开 第三步:接入 (完善后的)Istio, 和社区方案统一 第二步:引入 Sidecar,对接 周边生态 特殊:已经在路 线4上演进的应用, 快速会师到路线11 Service Mesh演进路线 2 2 实现平滑迁移的关键 3 4 5 总结 DNS寻址方案的演进 DNS寻址方案的后续规划保证迁移前后服务间网络互通 Service0 码力 | 40 页 | 11.13 MB | 6 月前3
 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践• 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围(负载均衡) • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 • 可扩展性考虑 • …Kubernetes对于微服务的支撑 功能列表 详情 快速资源分配 容器编排和调度0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 6 月前3 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践• 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围(负载均衡) • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 • 可扩展性考虑 • …Kubernetes对于微服务的支撑 功能列表 详情 快速资源分配 容器编排和调度0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 6 月前3
 金融级云原生 PaaS 探索与实践发布运维体系14/20 应用管理&交付 • 基于统一管控背景下的 Dockerfile 管理和生成; • 基于组件关联的 FedAppInstance + revision 版本控制; • 快速构建能力 - binary2Image 能力; 发布运维体系15/20 发布运维体系 发布运维 • 基础运维能力下沉;  原地升级,分组驱动;  流量控制; • 多应用有序发布; • r replica:519/20 技术风险管控 Operator变更三板斧 发布运维体系 可灰度: • Controller 发布避免 0-1; 可回滚: • 回滚到基线版本; • 快速止血,停止新版本调和; 可监控: • metrics 指标(任务队列|消费&重 试情况|吞吐量&错误);0 码力 | 20 页 | 1.71 MB | 6 月前3 金融级云原生 PaaS 探索与实践发布运维体系14/20 应用管理&交付 • 基于统一管控背景下的 Dockerfile 管理和生成; • 基于组件关联的 FedAppInstance + revision 版本控制; • 快速构建能力 - binary2Image 能力; 发布运维体系15/20 发布运维体系 发布运维 • 基础运维能力下沉;  原地升级,分组驱动;  流量控制; • 多应用有序发布; • r replica:519/20 技术风险管控 Operator变更三板斧 发布运维体系 可灰度: • Controller 发布避免 0-1; 可回滚: • 回滚到基线版本; • 快速止血,停止新版本调和; 可监控: • metrics 指标(任务队列|消费&重 试情况|吞吐量&错误);0 码力 | 20 页 | 1.71 MB | 6 月前3
 蚂蚁金服双十一 Service Mesh 超大规模落地揭秘Elastic Heap CPU超卖17 方案落地-MOSN 升级策略-有感升级 MOSN V1 APP MOSN V1 APP MOSN V2 APP 关闭 Pod 升级容器 容器快速接入了,但是 MOSN 有问题 / Feature 如何升级? 正常运行中18 方案落地-升级策略-无感升级 MOSN V1 APP MOSN V1 APP MOSN V2 APP 分时调度操作步骤23 分时调度-MOSN价值 MOSN 作用:保活态节点流量转发,降低保活态节点内存占用 保活意义: * 应用长连接维持 * DB 连接维持 * 缓存维持 * 无需预热可快速恢复 MOSN APP MOSN APP Client Pod 运行态 Pod 保活态 100% 100% 100% 1% 99%24 双十一成果 覆盖双十一核心链路数十万容器0 码力 | 26 页 | 2.71 MB | 6 月前3 蚂蚁金服双十一 Service Mesh 超大规模落地揭秘Elastic Heap CPU超卖17 方案落地-MOSN 升级策略-有感升级 MOSN V1 APP MOSN V1 APP MOSN V2 APP 关闭 Pod 升级容器 容器快速接入了,但是 MOSN 有问题 / Feature 如何升级? 正常运行中18 方案落地-升级策略-无感升级 MOSN V1 APP MOSN V1 APP MOSN V2 APP 分时调度操作步骤23 分时调度-MOSN价值 MOSN 作用:保活态节点流量转发,降低保活态节点内存占用 保活意义: * 应用长连接维持 * DB 连接维持 * 缓存维持 * 无需预热可快速恢复 MOSN APP MOSN APP Client Pod 运行态 Pod 保活态 100% 100% 100% 1% 99%24 双十一成果 覆盖双十一核心链路数十万容器0 码力 | 26 页 | 2.71 MB | 6 月前3
共 16 条
- 1
- 2













