【容器化】浅析容器化以及容器编排

文章目录

容器化概念
- 视图隔离
- 资源隔离
- Docker
- - 镜像（Image）
  - 容器（Container）
  - 镜像仓库
容器编排
- 容器编排
- TKE

容器化概念

容器化的本质是一个“视图隔离、资源受限”的进程运行环境，运行在该环境（容器内）的进程可以理解为是被操作系统附加了很多属性的进程，本质上还是操作系统的标准进程。

视图隔离

资源隔离

Docker

docker是一种Linux容器技术，容器由单个操作系统通过资源管理划分，把资源管理
划分到相互隔离的组中，每个容器运行一个运行一个应用，不同的容器之间相互隔离，互不影响。

docker有如下3个基本概念，分别为

镜像
容器
镜像仓库

镜像（Image）

操作系统分为内核和用户空间。对于 Linux 而言，内核启动后，会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。

Docker image是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变，因此镜像是一个静态的定义。

容器（Container）

容器可以简单理解为image的运行态，是一个动态的定义。可以类比操作系统的程序和进程，程序是静态的，运行起来就是进程，是动态的。容器本质上是操作系统中的标准进程，可以被创建，启动，停止，删除等。

镜像仓库

镜像仓库是用于集中统一存储镜像的地方，比如某个镜像要在多台CVM上运行，则这些CVM上的docker client会主动去镜像仓库，把对应的镜像拉取到本地进行运行。

容器编排

docker主要解决的是保证开发生产环境强一致、资源隔离、在任何地方运行、轻量化的痛点。但是如下几个问题需要考虑：
场景：给你1000台CVM

如果要同时在1000台上部署某个容器，该怎么处理？
如果只需要在500台CVM上运行某个容器，这500台CVM该如何选择？
如果一台机上运行了上百个容器，这些容器该如何运维以及管理？
如果CVM出现故障，大量容器需要迁移，该如何处理？

为解决上述提到的种种问题，引申出一系列容器化的管理问题，即容器编排。

容器编排

容器编排是对容器的整个生命周期进行管理，包含容器管理、调度、集群定义和服务发现等，通过容器编排引擎、容器被组合成微服务应用，目前常见的容器编排技术有2种，一个是docker swarm，另外一个是K8S。

TKE

腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务，解决用户开发、测试及运维过程的环境问题、帮助用户降低成本，提高效率。容器服务平台完全兼容原生 Kubernetes API, 并扩展了 CBS、CLB 等 Kubernetes 插件，实现了高可靠、高性能的网络方案。

TKE集群与CVM的关系如下，下图是一个完整的TKE集群架构，由MASTER集群+NODE集群组成。

节点（NODE）：节点是组成容器集群的基本元素。节点取决于业务，可以为虚拟机或物理机。每个节点都包含运行 Pod 所需要的基本组件，包括 Kubelet、Kube-proxy 等。

容器（Container）：Docker 容器旨在让用户在相对独立的环境中运行独立的程序，一个节点可运行多个容器。

镜像（IMAGE）：Docker 镜像用于部署容器服务，每个镜像有特定的唯一标识（镜像的 Registry 地址+镜像名称+镜像 Tag）。

实例（Pod）：由相关的一个或多个容器构成一个实例，这些容器共享相同的存储和网络空间。
镜像仓库：用于存放 Docker 镜像，Docker 镜像用于部署容器服务。

集群：指容器运行所需云资源的集合，包含若干云服务器CVM、CLB等云资源集合。

容器集群（Node集群）：由若干NODE节点组成的集群。

MASTER集群：管理整体TKE集群调度编排的集群。

TKE通过不同的控制器类型，如deployment、service等，可以实现对POD的编排调度，控制其副本数、对外服务、调度策略等。