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我总是喜爱一些比喻,这样能够让咱们更加形象地意识事物。
Erda 是一个 PaaS 平台,底层用到的技术已经从 marathon + mesos 切换到当初的 K8s,它们个别被认为是“容器层”。Erda 在“容器层”之上又重叠了 CI/CD Pipeline、集群和部署治理、利用监控、自动化测试等等能力,这样分层的体现十分像网络的分层,每一层各司其职,不过我更喜爱将其比喻为「编程语言」。
封装是为了缩小“失误”
一门高阶编程语言领有更合乎人类了解的语法,其通过编译成汇编或者机器码来实现运行,或者是编译成低阶语言再进行二次编译。
与此相似,Erda 通过对“容器层”的封装,对咱们的用户出现了具备“Erda 理念”的功能设计和应用体验。而所谓 封装最重要的就是缩小人为的“失误”,就如同高阶语言通过受限和优雅的语法、智能的编译提醒以及丰盛的类库,大大减少开发者的心智累赘,能够轻松地写出强壮的代码。而在其之上的程序设计办法、最佳实际,为高速交付实现提供实践撑持。
何为制品
Erda 的身骨是以「利用」为核心打造的,假如 Erda 只能剩下一个性能的话,那就是利用的“交付”。
交付能够非常简单,我称之为“两步走”:
- 将代码编译成利用安装包
- 在客户要求的环境中装置利用
理论的状况会稍显简单,但不会扭转这个外围的步骤,大抵是多几步的问题。
如果要查究细节的话,这两步能够始终向下开展。Erda 做的事件就是让使用者毋庸深究这些细节,就像咱们应用个人电脑观看视频时毋庸晓得编码、传输和解码的过程,也毋庸晓得有损和无损的区别。
当然,做这样的比喻不代表 Erda 无意拦截用户进行深刻探索,相同若懂得底层原理,更可能加深对 Erda 功能设计的了解!
具体而言,Erda 标准了可在云上交付的“软件安装包”格局,这样的安装包咱们称之为“Erda 制品”(下文称之为“制品”),咱们简略列举一下制品的个性,这样大家能够有一个总体的印象:
- 制品是对 docker 镜像的进一步形象,相似 docker-compose.yml,涵盖了多个镜像(服务)的总体形容,以及相互之间的依赖关系
- 制品是对利用交付环境的申明(结构化、可被零碎辨认的软件装置部署说明书),不仅申明每个镜像服务的资源限度,也可能申明所须要的中间件(比方 mysql)
须要补充一下,因为 Erda 是一个多利用架构(外围的主库 erda、前端利用 erda-ui、监控相干的 telegraf、fluentbit 等),所以 Erda 交付的时候是多个利用独特交付,咱们称之为我的项目制品。我的项目制品在蕴含多个利用制品的同时还反对分批部署等个性。
这是 Erda 本人的制品(我的项目制品):
Erda 的我的项目制品
通过分组蕴含了多个利用制品(erda、erda-ui 等)
制品的 Addons 详情
其中 rds 和 MySQL 能够互为替换
咱们聚焦一下 Erda 主利用的制品外部,也就是分组 Group 3 中的 erda 主库的利用制品。
因为 Erda 主利用是微服务架构(多服务),所以咱们能看到一串微服务容器列表:
利用如果有多服务
每个服务都有 docker image
以及最外围的 dice.yml
:
version: "2.0"
envs:
ETCDCTL_API: "3"
services:
cluster-agent:
cmd: /app/cluster-agent
deployments:
replicas: 1
envs:
DEBUG: "false"
resources:
cpu: ${request_cpu:1}
max_cpu: 1
max_mem: 1024
mem: ${request_mem:1024}
addons:
mysql:
plan: mysql:basic
为了不便浏览咱们只列出了要害的信息,如果大家须要看到残缺的 dice.yml
,能够在开源代码中找到:
https://github.com/erda-proje…
在这个例子中(也就是 Erda 本身的利用制品),大家能够充沛感触到 Erda 是如何将“软件交付”进行封装的。
得益于 docker 对“执行环境”的封装,再组合上 dice.yml
对微服务 / 多利用整体“交付环境”的封装(实例个数、环境变量、资源耗费、中间件依赖),咱们能够很自信地说:“开发者只须要关怀其必要通晓的,其余由平台代为负责”。
交付制品
尽管刚介绍完制品的前因后果,咱们仍想再回顾一下制品的要害组成部分:
- 镜像列表(docker images)
dice.yml
申明了各个服务(镜像列表所对应的)部署所需的资源,以及须要的中间件
镜像(docker)的常识咱们暂且按下,“开发者只须要关怀其必要通晓的”且只有 dice.yml
的语法标准和配置了。
理解 Erda 的实现,能够晓得平台在部署制品时,读取 dice.yml
内容,并最终转换成“容器层”认知的构造(如果是 K8s 则是 Deployment、Service、Ingress,以及 StatefulSet 或者 Operator),进而交由“容器层”施展部署动作。相熟 K8s 会晓得,如果让用户手工编写这些配置,须要了解许多本不必通晓的常识(大多是运维相干),并且 容易出错。
PS:不过针对 Addons(或者说中间件)的部署机制绝对简单,思考到比方 Rds 等云厂商提供的内部能力,Erda 独自提供了一套部署和扩大能力
就像开篇讲的,dice.yml
仿佛是一门“高阶语言”,而 K8s yml 则是“低阶语言”(咱们这里所指高阶和低阶,并非认为“高阶”肯定是“优良”和“正确”的,而是指绝对于不便人类认知而言,是更偏向于易于了解和避免出错的,而且恰好是“低阶”在性能、灵便度、控制力以及正确逻辑方面是更有劣势的),Erda 通过一次简单的“编译”,将用户(咱们无妨说业务研发人员)更容易了解的配置和申明格局或者语法,转变成理论部署的工作负载(Workload)和内生亦或内部的服务(Addons)。
聊了这么多,很容易就能得出 Erda 是如何交付制品的论断:一键部署。
只须要抉择制品,就能够一键创立部署单,期待后果即可
当然实在的生产环境部署绝对简单,但不会扭转外围的一键部署流程。Erda 在此之外开展了十分多额定的流程和性能:比方制品可能导出和导入,咱们同时也开发了 Gallery(集市)不便制品的流传(Gallery 同时也承载了 Addons 以及 Pipeline 的 Action);制品也内置了 migration 的能力,可能在部署的过程中进行数据迁徙;等等。
当然最重要的是 Pipeline 也就是流水线的能力,通过其编排的外围 CI/CD 逻辑:“代码 -> 制品 -> 部署”,可能从流程上管制生产环境(也包含测试或者其余环境)的准入,Pipeline 的 Action 扩大机制为不便对接内部流程节点提供可能,当然 Erda 内置提供了十分多开箱即用的能力诸如品质扫描、单元测试、自动化测试等等。
最初
本文只是从一个很小的侧面:制品,讲述了 Erda 如何交付本身,也包含如何交付各个其他软件,但“制品”又是在 Erda 中最为重要最为外围的概念,也能够说是 Erda 至此不变的“理念”。这是 Erda 的终点、原点,此前 Erda 未有身骨,只是外部无名的打包部署平台;尔后 Erda 繁舟聚汇,不终不止。