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网站上线备案,东莞市公共资源交易中心官网,最新新闻热点事件简短,东莞企业建站公司简介#xff1a; 相信在不久的将来#xff0c;SAE 的极致弹性#xff0c;无论在弹性效率#xff0c;弹性规模#xff0c;还是智能精准等方面都会大放异彩。 作者 | 许成铭#xff08;竞霄#xff09; Serverless 作为云计算的最佳实践、云原生发展的方向和未来演进趋势…简介 相信在不久的将来SAE 的极致弹性无论在弹性效率弹性规模还是智能精准等方面都会大放异彩。 作者 | 许成铭竞霄 Serverless 作为云计算的最佳实践、云原生发展的方向和未来演进趋势其核心价值在于快速交付、智能弹性、更低成本。SAEServerless 应用引擎作为首款面向应用的 Serverless PaaS 平台实现了 Serverless 架构与微服务架构的完美结合使存量应用也可以零代码改造享受 Serverless 赋予的技术红利目前正在增强多语言特性向多负载类型多元化场景方向演进。作为 Serverless 平台高效的应用部署效率无疑是产品的核心竞争力也是弹性伸缩、智能托管的基础。更快的部署效率意味着更好的用户体验更低的用户成本更极致的弹性能力。SAE 极致弹性项目力求提升应用端到端启动速度保证用户在突发场景下的快速扩容效率和系统稳定性 SLA 。 Serverless 应用引擎https://www.aliyun.com/product/aliware/product/sae 项目背景 SAE 底层使用 Kubernetes 架构使用神龙裸金属安全容器、 ECI 两种资源池用户在 SAE 中运行的应用会映射到 Kubernetes 中相应的资源。 通过采集线上全量 K8s 事件整个 Pod 的创建生命周期进行分节点、分阶段的耗时统计分析以神龙节点为例各阶段比例如图 从图中可以看出整个 pod 的创建生命周期包括调度拉取并创建 init 容器拉取用户业务镜像创建和启动容器等。其耗时主要集中在调度和拉取用户镜像上。究其原因在于 SAE 神龙节点调度链路整体耗时较长而镜像耗时主要在于拉取镜像与解压镜像的时长特别是在大容量镜像部署的情况下尤为突出。 实施方案 SAE 团队从长期架构规划使用场景通用性等多个方面进行方案调研分析, 考虑采用原地升级的部署策略代替重建升级策略避免部署过程中重调度减少整体耗时。 所谓原地升级即只更新 Pod 中某一个或多个容器版本、而不影响整个 Pod 对象、其余容器的升级而且在升级过程中保证 ip、node 不发生改变。在阿里巴巴内部绝大部分电商应用在云原生环境都统一使用原地升级的方式做发布这种原地升级的模式极大地提升了应用发布的效率节省了调度分配网络挂载磁盘以及拉取镜像的耗时。通过分析线上 SAE 用户历史部署记录发现只更新镜像/程序包部署应用的占大多数也就是说原地升级能力非常适合在 SAE 产品中落地。 原地升级给 SAE 带来的优势在于 避免重调度避免 sidecar 容器重建整个部署耗时只需要拉取和创建业务容器无需调度可以预先在 Node 上缓存新镜像提高弹性效率可以保持 ip 不变避免因 ip 变化导致依赖组件如注册中心感知的延时减少重建 pod 对调度器注册中心业务上下游的压力。 与此同时OpenKruise 项目已经将原地升级能力通过 CloneSet / AdvanceStatefulSet 贡献于开源。CloneSet 是 OpenKruise 中提供的核心 workload  之一它主要面向无状态应用提供了更加高效、确定可控的应用管理和部署能力支持优雅原地升级、指定删除、发布顺序可配置、并行/灰度发布等丰富的策略可以满足更多样化的应用场景。CloneSet 与原生 Kubernetes workload 功能对比如图 OpenKruise 项目https://openkruise.io/ SAE 决定采用 CloneSet 作为新的应用负载一方面借助其原地升级的能力提升应用整体部署效率另一方面也结合 OpenKruise 开源的力量共同打造通用标准的无状态应用负载的大规模使用实践。针对于增量应用 SAE 会默认采用 CloneSet 进行用户应用的部署并结合最大不可用实例数和优雅升级时长来保证发布的流量无损而对于存量应用 SAE 将采用基于有限状态机的滚动升级进行在线迁移操作。 方案上线后效果显著在一个月的时间内已经有近千个应用使用 CloneSet 进行部署且原地升级次数为重建升级的两倍部署效率比原生 K8s 提升 42% 结合镜像缓存用户部署应用到容器启动在秒级内完成。SAE 后续会对更多 OpenKruise 的高级能力产品化同时结合用户场景不断打磨稳定性与最佳实践回馈于开源。 图原生 K8s 部署应用重建升级策略  VS  SAE 部署应用原生升级策略 未来展望 在追求部署效率的道路中SAE 正在探索更多维度更细粒度的解决方案。相信在不久的将来SAE 的极致弹性无论在弹性效率弹性规模还是智能精准等方面都会大放异彩。 原文链接 本文为阿里云原创内容未经允许不得转载。
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