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简介:Knative 是基于 Kubernetes 的开源 Serverless 利用编排框架。阿里云 Knative 在社区 Knative 根底之上,与阿里云产品进行了深度的交融,给你带来最纯正的容器化 Serverless 体验。

Knative 是基于 Kubernetes 的开源 Serverless 利用编排框架。阿里云 Knative 在社区 Knative 根底之上,与阿里云产品进行了深度的交融,给你带来最纯正的容器化 Serverless 体验。

章程

  • 对于 Knative
    • Serverless 服务引擎 – Serving
    • Serverless 事件驱动 – Eventing
  • 阿里云 Knative
    • 阿里云产品交融
    • 阿里云 K8s 生态集成
  • 一个例子

对于 Knative

Knative 是基于 Kubernetes 的开源 Serverless 利用编排框架。实际上 Knative 蕴含的不单单是 Workload,它还有 Kubernetes 原生的流程编排引擎和齐备的事件零碎。Knative 指标是基于 Kubernetes 提供利用 Serverless 工作负载编排的标准化。Knative 外围模块次要包含事件驱动框架 Eventing 和部署工作负载的 Serving。

Serverless 服务引擎 – Serving

Knative Serving 外围能力就是其简洁、高效的利用托管服务,这也是其撑持 Serverless 能力的根底。当然作为 SeverlesssFramework 就离不开按需分配资源的能力,Knative 能够依据您利用的申请量在顶峰期间主动扩容实例数,当申请量减少当前主动缩容实例数,能够十分自动化的帮忙您节省成本。Serving 还提供了的流量治理能力和灵便的灰度公布能力。流量治理能力能够依据百分比切分流量,灰度公布能力能够依据流量百分比进行灰度

简略的利用模型

提供了极简的利用模型 – Knative Service,同时满足服务部署、服务拜访以及灰度公布的能力。能够用上面的公式表述:Knative Service = 工作负载(Deployment)+ 服务拜访 (service)+ 灰度流量 (Ingress)。利用模型如图:

  • Service: 对 Serverless 利用模型的形象,通过 Service 治理利用的生命周期
  • configuration: 用于配置利用冀望的信息。每次更新 Service 就会更新 Configuration
  • revision: configuration 的每次更新都会创立一个快照,用来做版本治理
  • route: 将申请路由到 Revision,并能够向不同的 Revision 转发不同比例的流量
  • 利用托管
    • Kubernetes 是面向 IaaS 治理的形象,通过 Kubernetes 间接部署利用须要保护的资源比拟多
    • 通过 Knative Service 一个资源就能定义利用的托管
  • 流量治理
    • Knative 通过 Gateway 后果利用流量,而后能够对流量按百分比进行宰割,这为弹性、灰度等根底能力做好了根底
  • 灰度公布
    • 反对多版本治理,利用同时有多个版本在线提供服务很容易实现
    • 不同版本能够设置不同的流量百分比,对灰度公布等性能实现起来很容易
  • 弹性
    • Knative 帮忙利用节省成本的外围能力是弹性,在流量减少的时候主动扩容,流量降落的时候主动缩容
    • 每一个灰度的版本都有本人的弹性策略,并且弹性策略和调配到以后版本的流量是相关联的。Knative 会依据调配过去的流量多少进行扩容或者缩容的决策

丰盛的弹性策略

作为 Serverless 框架,其外围能力就是主动弹性,Knative 中提供了丰盛的弹性策略:

  • 基于流量申请的主动扩缩容 -KPA
  • 基于 CPU、Memory 的主动扩缩容 -HPA
  • 反对定时 + HPA 的主动扩缩容策略
  • 事件网关,提供申请与 Pod 1 对 1 解决能力

Serverless 事件驱动框架 – Eventing

事件驱动是 Serverless 的标配,在 Knative 同样提供了事件驱动框架 -Eventing。

Knative 的 Eventing 提供了残缺的事件模型,能够很容易地接入各个内部零碎的事件。事件接入当前通过 CloudEvent 规范在外部流转。

在 Knative Eventing 提供两种事件转发形式:

  • 事件源间接转发到服务
  • 事件源转发到 Broker/Trigger,而后通过过滤转发到服务

对于在应用过程中到底应该应用哪种形式进行转发呢?其实很简略,broker/trigger 模型是基于底层音讯零碎实现的,对于像 github、gitlab、k8s apiserver 这样的事件源来说,须要对音讯事件进行缓冲解决、保障音讯传输可靠性,那么咱们倡议通过事件源转发到 Broker/Trigger 进行事件流转。

对于事件源自身就是音讯零碎来说,像 mns、kafka、rocketmq 来说,应用事件源间接转发到服务更为高效。

讲到这里,就不得不提 Knative 的事件源。我把它比喻成事件驱动引擎,Knative Eventing 正是通过这些事件源驱动事件流转。

Knative 社区提供了丰盛的事件源,如 Kafka、GitHub 等。此外还接入音讯云产品事件源,如 MNS、RocketMQ 等。

阿里云 Knative

阿里云 Knative 在社区原生的 Knative 之上,与阿里云资源体系进行了全方位的整合,提供了更为丰盛的能力以及云产品级别的反对。

与阿里云产品交融

  • 丰盛的音讯云产品事件源:Kafka、MNS、RocketMQ
  • 服务拜访:SLB
  • 存储:NAS、云盘等
  • 可观测性:日志服务、ARMS
  • IaaS 资源:ECS、ECI

人造集成阿里云 k8s 生态

  • 反对阿里云标准版 Kubernentes,专有版 Kubernentes
  • 反对阿里云 Serverless Kubernetes(ASK),并且在 ASK 中将 Knative 管控组件全托管, 为用户节俭了资源以及运维老本。

一个例子

接下来以一个发送弹幕的示例来介绍一下如何玩转阿里云 Knative。先看一下成果:

架构示意图

流程阐明:

  • 用户通过弹幕 web 服务发送弹幕到阿里云 kafka
  • Kafka Source 事件源监听到弹幕音讯,而后发送到弹幕音讯解决服务
  • 弹幕音讯解决服务接管到音讯,而后主动弹性扩容实例进行音讯解决,并将解决实现的音讯发送给弹幕服务
  • 最初弹幕通过 web 服务界面展现给用户

具体实际流动(密透:实现有机会拿 Cherry 机械键盘):https://developer.aliyun.com/adc/series/ask?accounttraceid=82456b2a764b48bfa05663576c3025e8xihe

总结

最初咱们总结一下阿里云 Knative 能给咱们带来哪些能力:

  • 服务部署低门槛、易上手
  • Serverless 按需应用资源
  • 事件驱动与音讯云产品无缝对接
  • 人造集成阿里云 K8s 生态
  • 与阿里云产品买通

心愿这些能力能给你带来真正的按需应用,升高运维、资源应用老本的诉求,这也是 serverless 思维理念所谋求的指标。

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