QCon北京2018-《新一代数据中心对传统基础软件架构的挑战》-王华夏-4.17

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1 新一代数据中心对传统基础软件架构的挑战 演讲者 / 王华夏

2 01 一个典型案例. 02 服务发现和域名解析. 业务需求驱动技术创新 03 存储和镜像替换. 04 新的挑战. 05 终极目标.

3 真实案例 关键词 :11.11 关键词 :23:50 关键词 :BUG % CPU 使用率 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00% z 上午 12:00:00 z 上午 2:24:00 z 上午 4:48:00 z 上午 7:12:00 z 上午 9:36:00 z 下午 12:00:00 z 下午 2:24:00 z 下午 4:48:00 z 下午 7:12:00 z 下午 9:36:00 z 上午 12:00:00

4 如何活过 11.11? 容器申请 代码部署 文件拷贝 负载均衡挂载 域名解析生效 JDOS1.0 容器集群发布方式

5 紧急扩容过程中的挑战 负载均衡服务发现 域名服务快速生效 Severing 文件快速拷贝

6 问题如何解决? 一键扩容 文件挂载 负载均衡挂载 域名解析生效 JDOS2.0 容器集群发布方式

7 01 一个典型案例. 02 服务发现和域名解析. 业务需求驱动技术创新 03 存储和镜像替换. 04 新的挑战. 05 终极目标.

8 负载均衡 -1 JDOS 01 容器化部署 全部组件支持容器化部署. Load Balance Control Center RESTful API Control Manager Docker Auto Scaler etcd 02 健康检查 LoadBalancer Info Cache Manager etcd 健康检查支持服务自动发现. DPDK Driver IPAM & Scheduler grpc Server Haproxy/nginx Driver Monitor etcd 03 自动扩容 根据实际流量自动扩容集群 grpc agent Load Balancer Service Endpoint 04 L4&L7 HA 和 Nginx 实现 7 层负载均衡 DPDK 实现 4 层负载均衡.

9 负载均衡 -2 VIP: quagga BGP Router BGP quagga BGP Router Table: Dest: via: Dest: via: Dest: via: Dest: via: Dest: via: Dest: via: Dest: via: Dest: via: Dest: via: quagga L4 软负载均衡实现 非 LVS 软负载均衡 高可用 集群模式. Skylb DPDK KNI Load balancer Skylb DPDK KNI Load balancer Skylb DPDK KNI Load balancer 03 高性能 210W QPS. Service Endpoint Service Endpoint Service Endpoint 04 VIP 实时生效 秒级生效.

10 域名解析服务 -1 JDOS Client Service Endpoint 01 容器化部署 Watch Service Get Service DNS Req/Resp DNS req/resp IP port scan 02 实时生效 RESTful API Service to DNS DNS Server Check IP status Write to/delete Read DNS from 03 LB 功能 Read DNS from /Write DNS to /Del/Update etcd (DNS DB) ContainerDNS Read IP from /Update IP status 04 域名信息记录 ETCD

11 域名解析服务 DNS SERVER 高可用 集群模式 方便扩容 02 DPDK 技术加速 网卡加速 03 超高性能 TPS 超过 10000w. 千万 TPS 8:00 8:00 8:00 8:01 8:01 8:01 8:02 8:02 8:02 8:03 8:03 8:03 8:04 8:04 8:04 8:05 8:05 8:05 8:06 8:06 8:06 8:07 8:07 8:07 8:08 8:08 8:08 8:09 8:09 8:09 8:10 8:10 8:10 8:11 8:11 8:11 8:12 8:12 8:12 8:13 8:13 8:13 8:14 8:14 8:14 8:15 8:15 8:15 8:16 8:16 8:16 8:17 8:17 8:17 8:18 8:18 8:18 8:19 8:19

12 域名解析服务 DNS request 域名来代替一系列 IP ContainerDNS

13 01 一个典型案例. 02 服务发现和域名解析. 业务需求驱动技术创新 03 存储和镜像替换. 04 新的挑战. 05 终极目标.

14 ContainerFs-1 Mata nodes Raft 大容量高性能 满足业务增长对文件存储的容量需求. 采用定制存储硬件高性能非常适合数据吞 吐型应用. metanode Leader metanode Fllower metanode Fllower MataData Table ( raft group ) 共享访问 Client Fuse 标准接口实现共享挂载访问业务无需任何 修改即可无缝使用. App LibFuse Key : parent ino + filename Value : Inode attributes 帮助多业务多实例应用获得相同的数据源. VFS FUSE Data nodes Volume 云原生 Datanode1 BlockID-x BlockID-x BlockID-x BlockID-x DISK Datanode2 BlockID-x BlockID-x BlockID-x BlockID-x DISK Datanode3 BlockID-x BlockID-x BlockID-x BlockID-x DISK BlockGroup BlockGroup BlockGroup BlockGroup ContainerFS 部署不依赖特殊硬件可以在 kubernetes 集群编排部署. 支持 kubernetes 标准 CSI 接入是行业内最早支持 CSI 接入标准. 低成本 借助大量计算节点的硬盘位实现复用节省采购成本. 副本可配 EC 等功能进一步降低存储空间降低成本.

15 ContainerFs-2 ContainerFS Share Storage K8s Pod ContainerFs Plugin 通过 K8s PV 卷共享 同一服务共享文件 扩容自动挂载 K8s 无缝集成 ContainerFS Volume

16 共享存储够了吗? 小文件 同一个集群中需保留文件有差异 同一个集群中文件生命周期不统一

17 一种并不优雅但有效的解决方案 调度请求 Scheduler 资源锁定 Node 1 Node 2 POD 1 POD2 本地磁盘持久化 镜像 磁盘 调度请求 配置 Scheduler Node 1 Node 2 快 镜像复用 POD 1 牺牲了调度的灵活性

18 JDOS 生态 业务系统 订单系统库存系统结算系统 基础中间件 分布式数据库 JIMDB JMQ ES 计算系统 Spark Flink Storm Tensorflow/Caffe 秒级扩缩容 秒级实现集群的扩容和缩容. 秒级的负载均衡 DNS 服务发现 故障自动恢复 服务器故障容器自动迁移 容器故障, 自动恢复. JDOS 统一资源调度管理 DevOps 支持 业务优先级 亲和性反亲和性 抢占式调度自定义调度容忍缺陷业务高峰 代码编译 镜像构建 从代码到测试上线全链路 全链路监控 数据中心廊坊广州 马驹桥 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 0 容器 1 容器 2 网 容器 0 CPU GPU 络 内存 系统状态秒级监控 业务进程函数级监控 服务器 : 宿迁 Cluster N 存 储 容器数 :

19 01 一个典型案例. 02 服务发现和域名解析 业务需求驱动技术创新 03 存储和镜像替换. 04 新的挑战. 05 终极目标.

20 新的挑战 - 无界零售 散限小多 部署场所分散部署场所资源有限部署场景规模小部署场所多 部署场所分散全国各地网络分散需要公网连接 部署场所资源有限, 服务器数量有限, 网络带宽有限, 交换机规格也有限 每个部署场所规模都比较小, 需要的网络资源少, 内存,cpu, 磁盘需求都比较小 部署场所非常多, 业务程序需要批量快速部署全部场所

21 新零售场景中的新问题 线上的基础设施服务如何延伸到线 下? 门店如何共享数据中心资源? 海量同质化的门店, 如何快速部署? 门店 IT 设施如何低成本管理?

22 第四代零售革命中的 IT 基础设施生态 门店 1 门店 1 IDC 充分利用 JD 机房资源来部署基础服务 不同规模的场景, 采用不同的部署方案 实现一次构建, 批量部署的方案 边缘计算降低网络消耗

23 01 一个典型案例. 02 服务发现和域名解析 业务需求驱动技术创新 03 存储和镜像替换. 04 新的挑战. 05 终极目标.

24 我们的核心价值是什么? 方便研发人员进行业务部署 服务 支持线上服务的稳定 为公司赚钱 公司任何部门的核心价值都是为公司省钱, 赚钱 钱 为公司省钱

25 资源使用率 - 现实情况 40.00% 资源使用率曲线 35.00% 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% 0:00 2:24 4:48 7:12 9:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:36 0:00 离线计算资源使用率在线计算资源使用率在线业务资源使用率

26 部署层面的解决方案 30% 离线和在线业务混部 将离线和在线业务进行隔离部署相较于混合部署, 需要额外 增加 20~30% 的机器 150% 不同用户的任务混部 不同用户的任务隔离部署较之混合部署, 需要额外增加 20~150% 的机器 50% 大型集群部署 将大型集群划分为多个小型集群相较于整合的大型集群, 需要更多的额外机器 将一个大型集群划分为两个小型集群, 需要 25~50% 的额外机器 50% 细粒度资源请求 粗粒度的资源请求相较于细粒度的资源请求, 需要额外的 30~50% 的资源

27 阿基米德调度 -JD 实践 调度的核心 灵活超卖 针对业务进行分级打分 资源分配算法 (Requests / Limits ) 亲和性和反亲和性 ) 资源回收

28 阿基米德调度 - 安全问题 核心业务分布均匀 CPU 和内存的保护 磁盘和网络限速 安全也是一种边界 合理超卖 大数据业务严格限制

29 阿基米德调度 - 成果 +43% +81% -17% CPU 平均使用率内存平均使用率数据中心能耗 弹性调度所有计算资源, 节省服务器采购成本数亿元

30 IT 基础设施技术创新的源动力 业务需求驱动技术创新 经济需求驱动技术创新

31

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