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  • pdf文档 蚂蚁金服Service Mesh渐进式迁移方案

    步步为营,扩大战果 • 杜绝一刀切k8s和Service Mesh落地方案演进路线 部署在 非k8s上 不是Service Mesh形态 部署在K8s上 非SM 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Istio模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在 非k8s上 Service 不现实 Istio的非k8s支 持投入产出比 太差 背景1:原生Istio无法支撑我们的规模 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 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 • 尤其istio的非k8s支持,工作量很大 • 而这些投入,在最终迁移到k8s时,又被废弃 ü 结论: • 不符合蚂蚁的远期规划(k8s是我们的既定目标) • 会造成投资浪费(k8s铺开在即) 演进路线2分析 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在 非k8s上 Service Mesh
    0 码力 | 40 页 | 11.13 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Service Mesh 发展趋势(续) 蚂蚁金服 | 骑士到中盘路向何方?

    Infrastructure Backend Proxy 优点: • 架构优雅,职责分明,边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Proxy无需和Adapter耦合 • 读取配置 -> 连接k8s/Galley • Adapter的运行时资源开销 • 不受Adapter增减/更新/升级影响 • 保持Proxy代码简单 • 保持Proxy代码简单 • 数据平面可替换原则 Kubernete v1的优点不应该成为Mixer v2的缺点 优点: • 架构优雅,职责分明,边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Proxy无需和Adapter耦合 • 读取配置 -> 连接k8s/Galley • Adapter的运行时资源开销 • 不受Adapter增减/更新/升级影响 • 保持Proxy代码简单 • 保持Proxy代码简单 • 数据平面可替换原则 • 集中式服务: 机? 有了高大上的容器/k8s/云原生, 还要不要支持土里土气的 虚拟机?Part 3:ServiceMesh灵魂拷问三:要不要支持虚拟机? Google Traffic Director 支持虚拟机,而且可以 虚拟机和容器相互访问 Linkerd 1.* 天然支持 Envoy 天然支持 Istio 开始准备支持,后 来实质性取消,基 本只有k8s好用 Linkerd 2.0
    0 码力 | 43 页 | 2.90 MB | 5 月前
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  • pdf文档 大规模微服务架构下的Service Mesh探索之路

    以蚂蚁金服的标准,稳定性的要求自然是很高 • 高可用方面的要求很非常高 ü 部署的要求 • 需要用于多种场合:主站,金融云,外部客户 • 需要满足多种部署环境:虚拟机/容器,公有云/私有云,k8s • 需要满足多种体系:Service Mesh,Sofa和社区主流开发框架 Service Mesh落地要面临的实际要求选择开源产品,还是选择自研? 起点:开源 起点:自研 全新打造;或依托现有SDK • 第一选择,重点关注对象 • 奈何迟迟不能发布生产可用版本 • 性能和稳定性远远不能满足蚂蚁的 要求 • 但我们非常认可Istio的理念和方向 Conduit • 只支持k8s,而蚂蚁尚未普及k8s • 数据平面由Rust编写,过于小众,难于 从社区借力。 • 同样存在技术栈问题 • 公司和产品在社区知名度和影响力有限国内公司的选择之一:自研 华为:CES Mesher 控制平面据传“挣扎了一下”,最终还 是选择Istio,进行定制和扩展,解耦k8s国内公司的选择之三:另辟蹊径 UCloud:Service Mesh • 非常有意思的轻量ServiceMesh实践 • 从Istio中剥离Pilot和Envoy • 去掉Mixer和Auth • 定制Pilot,实现ETCD Adapter • 脱离k8s运行Sofa Mesh在技术选型时考虑 Envoy • 数据平面:Envoy最符合要求
    0 码力 | 37 页 | 7.99 MB | 5 月前
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  • pdf文档 严选 ServiceMesh 实践

    概念正式提出9/24 云原生 Service Mesh 框架 - Istio • 由 Google,IBM 和 Lyft 联合开发,Go 语 言,与 K8s 一脉相承且深度融合 • K8s 提供了部署、升级和有限的运行流量管 理能力 • Istio 补齐了 K8s 在微服务治理上的短板 (限流、熔断、降级、分流等) • Istio 以 Sidecar 的形式运行在 Pod 中, 自动注入,自动接管流量,部署过程对业务 - 服务治理能力 – 基于Istio+Envoy 类型 功能 能力提供方 服务调用方(Client) 服务提供方(Server) 服务注册与发现 注册发现:云外基于 Consul,云内基于 K8s 默认的 ETCD √ 调用控制 协议支持:HTTP 1.X/2.X,GRPC,WebSocket,Dubbo, Thrift √ 路由控制:静态路由、动态路由、流量染色、分流控制等 √ 负载均衡:支持 模式采用方案2进行优化。23/24 服务治理平台 – 升级严选服务治理能力 • 常用服务管理功能:服务上下线、服务实例管理 • 服务生命周期管控与查询 • 服务扩缩容:服务副本数、配额、扩缩容策略; 调整后自动应用至 K8s 集群 02.服务管控 • 服务监控项设置并对接基础监控平台 • 服务质量指标(SLI)定制并监控:如 Latency、QPS 等 04.服务监控 • 借助APM的能力 • 发现异常调用链
    0 码力 | 25 页 | 2.07 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Service Mesh的实践分享

    vs. Daemonset + remote proxy Sidecar(in Pod) Daemonset 对容器的影响 影响大。Pod中增加sidecar容器,加大整个Pod的资源需 求,对K8s的调度形成压力,特别是在资源紧张的情况下; 而且还容器导致资源浪费(sidecar的使用率问题) 影响小。宿主机预留部分资源启动daemonset 即可 运维难度 难度大。Sidecar故障会影响同一个pod的业务容器,同 Mixer的中央节点问题 • 传统基于日志收集的tracing方 案足够成熟 • 内部实现一套可插拔的鉴权框 架也能接受混合部署 vs. 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
    0 码力 | 30 页 | 4.80 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Service Mesh 在『路口』的产品思考与实践

    ous.com/90 Brownfield • 棕地,已开发/污染过的土地 • 成熟的项目/遗留系统12/39 Part 2: 在当下『路口』的思考 • 大量的应用还跑在非 k8s 体系上(VM、独立的注册中心等) • 当下这些 brownfield 应用的业务价值往往更大,如何把它们纳入 Service Mesh 统一管控? 现实场景 – Brownfield 应用当道 com/sofastack/sofa-rpc28/39 Part 3: 蚂蚁金服的产品实践 虚拟机支持 • 云原生架构下,sidecar 借助于 k8s 的 webhook/operator 机制可以方便地实现注入、升级 等运维操作 • 然而大量系统还没有跑在 k8s 上,所以我们通过 agent 的模式来管理 sidecar 进程,从而可 以使 Service Mesh 能够帮助老架构下的应用完成服务化改造,并支持新架构和老架构下服务
    0 码力 | 40 页 | 15.86 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践

    流量控制 • 审计日志 • 黑白名单 • …K8S集群 云平台微服务演进之基于Spring Cloud的微服务方案 NS A Service Zuul Nginx Eureka Server Service 1 Service 2 Ribbon 注册 业务服务 配置中心 启动获取 Monitor Turbine K8S流量 SC流量 同集群调用微服务 Spring entries in a backing ConfigStore. 3."Kubernetes" KubernetesRegistry is a service registry backed by K8s API server. 4."Consul" ConsulRegistry is a service registry backed by Consul. 5. "Eureka" EurekaRegistry
    0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 5 月前
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  • pdf文档 蚂蚁金服 API Gateway Mesh 思考与实践

    的定义 /013/21 LB\Ingress API Gateway Sidecar App POD Sidecar App POD Traffic Control Plane K8S Cluster API Gateway in Service Mesh4/21 API Gateway Service Mesh vs 南北流量(内外) API Gateway vs Service … Filter Pipeline Extension JavaScript Lua GoPlugin ScriptFilter File Istio xds rest api k8s configmap config file mobile openapi mgs15/21 可灰度 可回滚 可监控 蚂蚁金服「三板斧」 API Gateway Mesh 落地挑战 风险
    0 码力 | 22 页 | 1.72 MB | 5 月前
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  • pdf文档 阿里巴巴超大规模神龙裸金属 Kubernetes 集群运维实践

    全面上云为什么要用神龙? • 高性能:去掉了虚拟化带来的 8% 的性能损耗 • 支持二次虚拟化:使多样虚拟化技术 (Kata, Firecracker 等) 的探索和创新成为 可能 • ASI (k8s) + 容器 (runc / runv / kata / ..) + 神龙 = 阿里云原生化 的最佳组合 • 最大的电商平台之一,并池最佳化资源利用率 • 大规模混部、优先级差异化提升资源使用效率 + 远程存储 + Overlay网络 集团机房 云上机房 基础设施 IDC 系统 基础运维 天基系统 CMDB 安全审计 单机监控 ASI 平台 kubelet/Pouch CI/CD k8s extended Service Mesh 安全容器 运维管控 在离线混部 额度管控 监控体系 多租隔离 上层业务 集 团 业 务运维挑战 • 规模大 • 集群规模大 (数十个集群),节点数量多
    0 码力 | 21 页 | 7.81 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Service Mesh 在蚂蚁金服生产级安全实践

    通道 密钥更新通道 安全Sidecar 的认证能力中依赖密钥等敏感信 息,在参考社区SDS方案的基础上,实现敏感 信息的管理及安全下发通道。  用户将密钥等信息通过CRD方式提交至K8s, 通过K8s的RBAC方式控制访问权限  拓展Citadel Watch 密钥相关的CR,筛选后 下发至对应的Citadel Agent节点  安全Sidecar 与 Citadel Agent
    0 码力 | 19 页 | 808.60 KB | 5 月前
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