淺談云計算：OpenStack、Docker、K8S的演進史
引子
作為一名程序員，設計程序架構、優化算法已經是一件很頭疼的事了，然而，還有更讓人煩躁的，那就是環境配置，想必各位同學們都深有體會。每個人的電腦都不一樣，不管是軟件還是硬件，或者是要依賴的環境，因此同樣的安裝流程在別人那里是好使的，在你這就處處 bug，在電腦 A 上能順利安裝，在電腦 B 上就遇到問題了。于是有人就想出了一個辦法，大家何不把自己配置好的環境打包成鏡像呢?當需要配置同樣的環境時，就把別人的鏡像拿過來，進入鏡像之后，就進入了別人搭建好的環境，而我們只需要提供硬件支持即可，而這個鏡像就是 docker 容器。什么是鏡像呢?簡單來說，鏡像就類似操作系統光盤介質，docker 容器相當于通過光盤安裝后的系統。通過光盤(鏡像)，我們能在不同機器上部署系統(容器)，系統內的操作只會保留限制在當前的系統(容器)中。需要了解的是，像 docker 這樣的容器有很多種，而 docker 只是其中之一，但它是最受歡迎的，也因此占據了大半的市場份額。其他容器還有 CoreOS rkt、Mesos、lxc 等。
OpenStack 的誕生
我們都知道，全球云市場被三大巨頭壟斷，分別是亞馬遜(Amazon)、微軟(MicroSoft)和 阿里巴巴(Alibaba)，而亞馬遜正是云計算的開山鼻祖。
早在 2003 年，Amazon 向客戶推出了一項全新的業務——包括存儲空間、計算能力等資源服務的 Web Service，這就是大名鼎鼎的 AWS(Amazon Web Service)。說白了，就是給大家提供了遠程電腦，上面配置了各種滿足你需求的服務，你可以遠程使用它，這就是云計算最早的形式。到了 2006 年，亞馬遜又推出了一種配置更簡單、方便的彈性計算云(Elastic Compute Cloud)，又稱 EC2 。而在同年的 8月9日，Google首席執行官埃里克·施密特在搜索引擎大會上首次提出“云計算”(Cloud Computing)的概念。從此，云計算進入了高速發展階段。時間轉到了 2010 年，一家名叫 Rackspace 的公司，同樣在做云主機和云儲存服務，和 Amazon PK 了多年，但是在競爭中一直處于下風。最終，他們把云服務代碼給開源了。隨后，NASA 也步后塵，開放了其在云領域多年的研究成果，并與 Rackspace 聯手共同成立了一個開源項目。這個項目，就是 OpenStack，也是云計算發展的里程碑。
OpenStack 是什么
現在的云上資源(計算、存儲、網絡等)都是以集群的形式存在，這些集群里的物理機(Host)可以放在一個機房里，也可以分布式放在各個地方，而一個 host 上又可以虛擬出多個虛擬機(VM)。關于虛擬化技術，可以參考我之前的文章。而 OpenStack 從一開始，就是為了云計算服務的，它就是一套軟件，一套 IaaS 軟件，用來管理集群里所有 Host(物理機)上的所有 VM(虛擬機)。什么是 IaaS?Infrastructure as a Service，基礎設施即服務。這里的關鍵字是“基礎設施”，也就是物理機。各大公司在 OpenStack 上進行了二次開發，形成了自己的 Iaas 軟件，比如華為的 FusionSphere平臺 和中興的 TECS 平臺。OpenStack 的安裝部署非常快速，兼容性和適用性極強，而且便宜，一直很受市場歡迎。
Docker 的出現
按理說，Host 虛擬化出來了許多 VM，云上資源粒度劃分已經很細了，也已經能做到資源的充分利用。然而，虛擬機的性能開銷很嚴重。主要由于兩點原因：一是虛擬層的引入;其二是因為 VM 的操作系統和 Host 的操作系統不一致，導致與操作系統有關的性能優化手段不能應用到所有的 VM 上。如果說虛擬機技術開啟了云計算時代，那么 Docker 容器作為下一代虛擬化技術，將云計算推向了高潮。
- 虛擬機和 Docker 的區別
首先，你要明確一點：Docker 容器不是虛擬機，但你可以把它近似看成一種輕量級的虛擬機。
一個 VM 里可以創建多個 Docker 容器。
Docker 比虛擬機更節省內存，啟動更快，數量級上”虛擬機需要數分鐘啟動，而 Docker 只需要50毫秒”，這是因為 Docker 是利用宿主(VM)的系統內核。
K8S - 為 Docker 而生
當只需要一個 容器時，你可以手工部署，沒有問題。然而在集群里要部署海量的 Docker，還要管理它們時，手工顯然不現實了，于是 Kubernetes 這種更高維度的容器編排工具應運而生。Kubernetes 簡稱 K8S， 它抽象了所有物理機資源，將所有云主機抽象成一個資源池，而這個池子里裝的就是一個個容器。容器就是孩子，而 K8S 就是這些孩子們的親媽，為啥這么說呢?比如，應用程序發現 CPU 不夠用時，K8S 就將其調度到另一臺 CPU 足夠用的機器上，內存不滿足要求時，K8S就會幫忙尋找一臺有足夠內存的機器，并在上面創建對應的容器。更重要的是，一旦應用層序由于某些原因掛掉了， K8S 還會幫它自動遷移重啟， 照顧得簡直無微不至。而開發者只關心自己的代碼，容災備份、服務資源擴充則由 K8S 保證。
說到這里，你可能認為”K8S“的調度單位是一個容器(container)。事實上，K8S 調度的基本單位為 pod， 一個 pod 表示一個或多個容器。引用一本書里所說“之所以沒有使用容器作為調度單位，是因為單一的容器沒有構成服務的概念;例如 Web 應用做了前后端分離，需要一個 NodeJS 與 Tomcat 才能組成一個完整的服務，這樣就需要部署兩個容器來實現一個完整的服務，雖然也可以把他們都放到一個容器里，但這顯然違反了一個容器即一個進程的核心思想 --《Service Mesh實戰 - 用 istio軟負載實現服務網格》”
