小白也能玩转Kubernetes，你与大神只差这几步
随着 Kubernetes 技术热度的不断提升，大容器时代的序幕已经开启。容器技术日新月异，在企业应用实践中得到了不断的发展，高效的运维、管理和部署都成为云服务的重头戏。而与此同时，Kubernetes 虽然降低了容器的使用门槛，但其本身的技术门槛却并不低，这种矛盾引起了开发者的关注，也成功在 2018 年将 Kubernetes 推到了顶峰。
6 月 30 日，腾讯云联合 InfoQ 举办的云 + 社区技术沙龙，以 Kubernetes 上云一键部署、云上大规模计算平台构建、CIS 底层技术实现、Tencent Hub 技术架构与 DevOps 落地实践等五大主题内容，分享容器与 k8s 技术的部署优化与应用实践。本文整理了讲师演讲精彩内容，感兴趣的读者可以点击【阅读原文】下载讲师演讲资料。
在 2016 年底，腾讯云开始提供全托管 Kubernetes 服务，主要提供了四个方面的功能，第一，一键部署完全隔离的 Kubernetes 服务，用户独享所有结算节点和控制节点，并提供集群的全生命周期管理；第二，为方便 Kubernetes 使用，在控制台进行了界面包装，通过可视化的方式创建负载，避免手工编写代码；第三，提供周边监控能力，与腾讯云监控产品打通，直接在产品界面上使用；第四，在 Kubernetes 集群外还提供了 Docker 镜像仓库、Tencent Hub、CI/CD 等功能，提供一站式应用上云解决方案。
Kubernetes 的运行需要进行 Master 组件和 Node 组件的初始化。
Master 组件最简单的部署要包括 Kube-apiserver、Kube-contioller-mannager 和 kube-scheduler。Kube-apiserver 是整个集群的集中存储器，其功能包括了所有组件与 Kubernetes 的交互、部分工作负载的存储、部分用户对存储的需求。Kube-controller-manager 主要负工作负载在集群里的运行；Kube-scheduler 主要负责 pod 的调度，如所在的运行机器、调度到集群含 GPU 的节点等调度工作。
集群的 Master 组件部署好后就需要部署一些 Node，主要包括两个组件， 第一个是负责在 Node 上创建 Pod 的 kubelet；第二个则是负责程序在集群配置规则使其能够被自动发现和访问的 kube-proxy。
此外，腾讯云还提供了一些自研组件。第一个组件是 hpa-metrics-server，为了让用户能够使用 Kubernetes 提供的 Pod 横向扩展控制器而研发，其优点在于，除了基于 CPU 和内存扩展之外，还能扩展 pod 出入带宽的指标，方便用户适应更多扩缩容场景。第二个组件是则是 cbs-provisioner，提供了 pod 使用腾讯云 cbs 块存储服务的能力；第三是 ccs-log-collector，主要是负责收集容器里 pod 运行日志。
当 Kubernetes 把控制组件搭建起来后，它要求网络提供三点，在 pod 不使用 NAT 的情况下，第一，集群内所有容器之间可以进行通讯；第二，所有的节点和容器之间可以进行通信；第三，为了应对服务发现的需求，降低网络复杂度，要求不能使用 NAT，并实现 Node 和 pod 之间的扁平化网络。
腾讯云 Kubernetes 使用的方案如上，这一方案方案直接使用了 VPC 提供的路由能力 global route。使用 docker bridge 网络模式；pod ip 由 cni 插件分配；pod 可以跨主机访问使用 vpc global route；采用了扁平化网络，主机、容器间实现对等互访。Kubernetes 结点加入到一个集群中触发网络的过程如上图所示，这套过程中 Docker 采用了 bridge 的网络模式，pod IP 直接由 cni 插件分配。
这套 Kubernetes 集群中主要集成了腾讯云的块存储服务的 CBS 和 CFS 两个能力。
Kubernetes 将 volume 挂载到 pod 里面时包含的过程如下：首先，Kube-controller-manager 会为 CBS 提供 volume 进行准备。即会先创建一个云盘，然后将创云盘插到对应的主机上，主机上的 Kubelet 会做一个 mount 动作，将设备 mount 到一个 Kubernetes 指定的文件夹，Kubelet 在创建这个 pod 时，会通过 mount 的形式把 mount 到的目录实际挂载到容器的 namespace 里。当 pod 销毁后， volume 不再被需要，就会反向执行，先从主机上把对应的块设备先 umount 掉，再把 detach 掉，然后由 Kube-controller-manager 根据对应的 plugin 设置销毁或保留。
Kubernetes volume 的插件机制主要包括了三种，第一种是早期使用的 In tree volume plugin，需要将代码写在的代码仓库中，会影响正常存储功能的使用和集群稳定性；第二种是 Flex Volume 在扩展性和稳定性上有所增加，能够通过特定接口的二进制文件，实现 mount 和 umount 动作。这种方式的缺陷在于自动性不足且对环境有要求；第三种基于社区 CSI 接口实现的插件，也就是将 Flex volume 的二进制文件工作全部放到了容器里面，让 Kubelet 与对应功能的插件通信，最终实现 mount 和 umount 的动作。
在 Kubernetes 里面并没有提供默认的日志方案，资源消耗较大且步骤复杂。腾讯云容器服务的日志收集控制器主要基于 Fluentd + kubernetes CRD(custom resource definition) 实现，能够提供可视化配置。
该控制器支持收集容器的标准输出，也支持收集 pod 所在的 Node 上主机文件路径的内容。另外可以通过 LogCollector 监听 Kubernetes-apiserver 资源，生成对应的 Fluentd 的配置文件，触 Fluentd 重载收集日志文件。直接配置 Fluentd 收集 pod 对应的路径规则，根据需求做日志路径，将不同的日志发往不同后端，这样就实现了日志收集。
在监控方面，Kubernetes 里的 pod 性能信息和云监控进行对接，在用户的 Kubernetes 节点上运行 agent，在 kubelet 里内置的 cadvisor 收集 pod 运行性能信息，再去 apiserver 获取 pod 对应的元数据并进行打标签，然后上传到腾讯云监控服务。另外基于腾讯云存储的监控指标实现 hpa-metrics-server， 再利用 Kubernetes 提供的 HPA 能力会定期获取 pod 当前的入带宽、出带宽等指标熟练，并且根据定义进行扩容和缩容。
在早期，为了实现产品快速上线，同时满足完全隔离的全托管 Kubernetes 服务，Master 组件部署在一台 CVM 并放到用户 VPC 里，用户的 Node 节点直接在 CVM 的机器上，在此基础上做 Kubelte 等参数初始化工作、集群证书配置、默认拉取镜像凭证初始化等工作。
该方案节点均处于用户 VPC 中，通过 Agent 初始化部署整个集群，缺点就算管理困难。通过 SSH 直接登录到客户的 Master 节点进行运维操作，无法编程化，而且容器运维与 Kubernetes 关系离散。
在此前，每个集群都在 ETCD 里面各自目录，相当于软隔离的措施。但 ETCD 并不是为海量数据存储服务的，因此在线上运行了数万个集群后， ETCD 问题越发密集。因此最终决定了把 Kubernetes 部署在 Kubernetes 里面，通过 Kubernetes API 去管理 Master 组件，包括的 apiserver、kube-controller-manager 和自研组件。这样做就不需要通过 SSH 方式，到每台机器上进行操作，而是直接通过 deployment 提供的滚动升级能力来完成。
这样做的话可以充分利用 Kubernetes 的健康检查和就绪检查等机制实现故障自愈。基于 hpa-metrics-server，可以实现 apiserver 的动态扩容，满足 Kubernetes 集群节点对于 apiserver 性能的需求。
但是基于 CVM 的部署方案，所有的组件都部署在用户的 VPC 里面，如果我们把所有组件部署在 Kubernetes Master 里面，而且不能给每个用户部署一个 Kubernetes 集群。所以腾讯云提供了一个专门的 Kubernetes 集群，运行所有集群的 Master。VPC 提供的弹性网卡能力，直接绑定到运行 apiserver 的 pod 里，去实现和用户 Node 相关的互通。
通过在 Kubernetes 集群里面部署 Kubernetes Master 组件，成功降低了运维成本和 Master 组件的资源消耗。
Kubernetes 上云部署实现了运维简化的基础, 各种优质工具的开发则进一步丢下了开发者的包袱。对于开发者而言，Docker 应该是非常常见的一种技术。通过 Dockerfile 或者 Docker build 命令打包镜像，通过 Docker pull、Docker push 命令和容器仓库进行对接，最终实现跨平台的运行，Docker Wrong 命令直接把 Docker 镜像运行了起来。
但 Docker 的问题在于管理复杂，需要 Kubernetes 简化编排。可是 Kubernetes 本身却比较复杂，一是安装复杂，组件颇多，需要 master 节点、Node 节点等，还需要诸多软件，如 apiserver、controller-manager、scheduler、Kubelet 等；另外资源也复杂，入门需要一定时间。
腾讯云原来有 TKE 集群，能够帮助用户快速建立 Kubernetes 集群，master 节点和 node 节点都是由腾讯工程师维护，给用户使用带来诸多便利。但是问题在于，当集群节点突发性不够用时，资源受节点限制，扩展需要手动添加节点，至少要几十秒延迟才能完成创建。
其他方法还有，如用 Kubernetes 开源的 CA 与腾讯云弹性伸缩组进行对接，当节点不够用时，可以通过 CA 来扩容一个节点。或者采用 HPA，可以进行 pod 横向伸缩容，但这样做虽然可以解决部分灵活问题，但依然不够。
在这些原因的驱使下，腾讯云 CIS（Container Instance Service）服务就有了需求动力，其本质就是 Serverless Kubemetes 服务，将 Kubernetes 集群交给云厂商管理，而用户只需要关注 Docker 本身即可。
容器实例服务（Container Instance Service，CIS）是一种使用容器为用户承载工作负载，不需要用户管理、维护服务器的全托管容器服务。它具有便捷、安全、便宜、灵活等四个特性。
便捷意味着用户无须购买底层资源，通过简单的配置，就可以用 docker image 生成容器实例，而容器结束实例即会结束，无须手工释放，也可以配置重启策略使实例长久存在。
安全是因为 CIS 由腾讯云自己进行集群维护，Kata containers 提供了 docker 级别的生产速度和 vm 级别的资源隔离，在实例运行在用户的 vpc 网络中，支持配置安全组和 ACL 策略进行访问控制。
在成本方面，CIS 根据购买的 cpu、内存量，按实例实际运行的时间按秒计费；需要多少用多少，从启动开始，实例无论出于什么原因一旦结束即停止计费，价格合适。
而灵活性方面，容器实例支持购买超小资源，在一个 pod 里可以跑多个容器；一个实例可以是一个容器，亦可以包含多个相关容器；
在应用场景方面，容器实例支持秒级批量启动、逻辑结束自动释放、便宜的价格、支持通过内外网和其他资源互通等特性使其很适合进行计算作业。
其次也可以有有镜像的快速验证产品，用户只要拥有程序的容器的镜像，就可以通过一些简单的配置，以极低的成本把程序运行起来。例如进行一次程序验证、爬取一个网站、部署一个 Web 服务等等，任何支持容器的简单应用都可以使用容器实例来部署。
CIS 可以让用户只需要关注容器实例本身，将运维 CIS 所属的落地 K8s 集群的工作交给腾讯云。用户在启动一个 CIS 时，腾讯云会对应在 K8s 集群中提供 CVM 资源，在这个资源给出 pod 和对应的容器，用户就可访问该容器。CIS 资源有 VPC 属性，用户可以直接通过网络访问所购买的 CIS 实例。当然，它还会和我们的 Tencent Hub 和 image registry 去进行对接。
CIS 底层由多地域多套 Kubernetes 集群组成，而每个 CIS 实例生成时会配置用户 VPC 的弹性网卡的功能。VPC 弹性网卡本质上是，弹性网卡可以达到 VPC 网络的相连，弹性网卡是挂在容器里面。当有了 VPC 属性之后，它就可以访问 VPC 内的其他 CIS、CVM、CDB 和 COS 等网上的其他资源打通。
一般来讲，容器中的日志真实文件会随着 k8s pod 的消失而消失。但要支持秒级计费能力，就需要通过日志判断实例，因此日志是不允许消失。所以腾讯云采用的是时序型数据库，通过开源软件 Filebeat 来收集 CIS 日志，转到 ES 数据库中。在每个实例节点上部署 DaemonSet 后，日志转到 CIS 集群中，用户查询日志时，就会通过 ES 集群中的相关 API 进行查询。
开源项目 Virtual Kubelet 是一个可以部署在已有 Kubernetes 集群节点上，并把该集群的 pod 调度到“无限资源”的虚拟节点 CIS 集群上。pod 节点可以部署在 virtual Kubelet 上，其可以通过 CIS 集群落地，pod 上的弹性网卡属于 Kubernetes 的 VPC 网络，这样做就可以直接在 CIS 上运行大批量、周期性的、突发的任务，作为已有 kubernetes 集群的资源补充。
Virtual Kubelet 可以与腾讯云容器服务（ Cloud Container Service，CCS）共同构建 Severless 服务。CCS 支持用户使用 CVM、VPC、LB、CBS 等基础产品搭建具备完全操作权限的 Kubernetes 集群，通过在 CCS 集群 node 上部署 virtual kubelet 可以把 CIS 实例作为集群 pod 调度。
具体操作时，需要在 CCS 上任一节点上部署 virtual-kubelet pod，该操作会为该 CCS 集群添加一个虚拟节点“virtual-kubelet node”；然后新建 Deployment\Job\CronJob 时通过将目标节点指向 virtual-kubelet node，则这些服务的 pod 不会占用 CCS 集群的 CVM 资源；
服务的 pod 被调度到了 CIS 服务上，意味着用户可以不考虑 CCS 集群的底层资源，当然也不需要做 CVM 扩缩容，就可以创建“无限”的服务；通过 virtual kubelet 调度创建出的 CIS 实例依然会被上层的 CCS 服务控制，例如 Deployment 会把下层的 CIS 实例总保持在期望的数量和状态；这些 CCS 服务一旦被删掉，跟其相关的 CIS 实例也会被自动删除；
总结来看，Docker 是一个轻量级的虚拟化项目，同时 Docker 是 K8s pod 的 runtime；目前用户面临的问题是。将用户容器运行在单独的虚拟机上可以保障租户间的隔离安全，但是用户只需要一个容器，虚拟机的其他是多余的；而 Clear Containers 和 Docker 的区别在于，前者不共用内核，基于 KVM 隔离更安全；
Clear Container 与原来的物理机启动厚重的虚拟机相比，虚拟机上再启动 docker 提供服务，现在直接在物理机上启动轻量的 clear container，直接给用户提供服务，虚拟化层级变小，更节约资源，也更提高性能。
在网络方面，Docker 的网络有一个 VETH 设备，如果你访问外面，会有一个 Docker0 网桥，如果你访问外网，会有 Snat。但是是基于 KVM 的虚拟机，很多厂家都是用 QEMU 把虚拟机启动，虚拟机里面有一个虚拟网络设备，host 上更多是一个 tap 设备，也就是说虚拟机不支持 VETH 设备。如果要复用 Docker 生态，所以又有一个 VETH 设备，这里就有一个 cc-bridge 网桥，网络就通过到 host 的 tap0—cc-bridge—eth0—veth0—Docker0，再进协议栈，这样出去。
Clear container 比 Kubernetes 更注重技术细节，其技术实现包含 cc-runtime、cc-shim、cc-proxy、cc-agent、miniOS（kernel 和 rootfs）；并且只实现 runtime，把原来 runc 拆分成 cc-runtime 和 cc-agent，再加上 VM 带来的额外通信机制。
Clear Containers 原来是每个容器都会起一个虚拟机， pod 有多个容器的概念，难道每个 pod 里面每个容器都要起一个虚拟机，一个 pod 有若干个虚拟机吗？
事实上并不需要如此。Clear Containers 可以借助 CRI-O 和 K8s 进行对接。在过去，如果要创建 pod，直接是 Kubelet 和 Docker 进行访问，然后把这个容器创出来。加了 CRI-O 这个组件之后，Kubelet 作为 cri-o client，对 cri-o server 控制一个 run client，基于 Docker 的 pod 就起来了。当然，如果是 Clound Containers 或者 Clear Containers，就要调用 cc-runtime，需要根据应用编排安全的需要选择
DevOps 的概念从 2009 年至今已经过去了近十年的时间。DevOps 应当以业务敏捷为中心，构造适应快速发布软件的工具和文化。那么 Tencent Hub 是什么？Tencent Hub 核心是两部分，第一部分，是一个多功能的存储仓库，包含了 Docker 镜像存储功能以及 helmcharts 等存储；第二部分，Tencent Hub 是一个 DevOps 引擎，通过 workflow 工作流的编排，去帮助大家建立自己的 DevOps 流程。
Tencent Hub 的总体架构， Tencent Hub 在镜像仓库的存储是基于 COS 存储，因为 COS 可靠性非常高，能达到 11 个 9 的可靠性；Tencent Hub 有一个自研 workflow 引擎，使用 YAML 定义 DevOps 流程，让 DevOps 本身达到 Program 的方式；基于容器的插件机制（Component），最大限度复用已有 DevOps 任务；Tencent Hub 使用容器去实现插件机制，来封装用户自定义的 DevOps 任务。使用 Kubernetes 作为 job 执行引擎，具有良好的可扩展性；在 Docker 存储方面，加入了 Docker 镜像漏洞扫描等。
在 Tencent Hub，最核心的存储还是 Docker 镜像。Tencent Hub 除了公共的镜像存储之外，还支持私有的镜像存储。在私有镜像存储里面，需要通过登录才能获取或者上传自己的 Docker 镜像。
首先，客户端发起 push/pull 操作，client 连接 Registry 检查权限；Registry 返回 401，并且返回了获取 Token 的服务地址；client 请求授权服务获取 Token(OAuth2 或 Basic Authentication)；client 返回一个 Token 表示客户端的访问授权列表；client 携带 Token 重新请求 Registry 获取资源；Registry 校验 Token 以及其中的权限列表通过后， 与 client建立 pull/push 会话，开始上传 / 下载数据。
Tencent Hub pull 的授权流程大体如下， Docker 服务端首先会去访问 webhook，客户端会根据当前是否有 Token 来返回一个授权的地址，即 hub.tencentyun.com/token 这个地址。然后客户端就会自动访问 /Token 的 URL，带上当前的状况以及申请的权限范围，最后生成阶段再返回。最后，当前面都申请完成之后，就会进入 Docker 镜像拉取流程。
Docker 镜像是分层组织形式，每个 Docker 镜像包含多个 Layer 和一个 Config 文件，每个 Layer 构建一个 Docker 镜像文件系统里面出现的差异，Config 文件包含当前 Docker 镜像能运行的一些环境要求。这些文件被一个 Manifest 文件引用起来，形成可以一直拉取 Manifest，通过它可以找到所有的 Docker 镜像内容。
这样的设计好处主要有三点。首先，由于所有数据可以被校验，安全性高；第二，相同内容的 layer 只需存储一份，所以冗余少；第三，整个 Docker 镜像里无论哪个 Layer 有改变，都会最终影响到 Manifest 的改变，所以 Docker 镜像并不是重新修改一个 Layer，而是重新生成，因此做缓存的时候就可以在不同环境下部署缓存。
Tencent Hub 镜像的存储核心是利用了 Docker 官方实现的 distribution。distribution 的实现在这个图里面描述得比较清楚，代码层次结构也几乎相同。最上面有 API root 层分发，第二层会有一个权限控制的一层。在权限控制下面有实现 API 协议的函数处理，提供主要的业务逻辑实现。最终是 distribution 的实现，提供了一套存储的插件机制，有一个标准的存储接口，规定了文件上传、文件移动。
目前腾讯云容器服务的仓库是 CCR，而并不是 Tencent Hub。CCR 有两个问题，第一是不同地域的镜像是不通的，直接依赖了 COS 提供的分发能力，COS 是无法跨区域的，所以会存在问题。第二是拉取多个镜像时，对延时不敏感，但是对吞吐量很敏感。
在 Docker 镜像的存储完成之后，还是提供了一个 Docker 镜像的静态扫描。通过对比包管理 (apt, yum) 记录的软件版本与本地漏洞数据库中的软件版本得出漏洞列表。Scanner 周期性地与漏洞数据库进行同步获取最新的漏洞信息；镜像上传完成后发送到扫描中心进行异步漏洞扫描；而当新漏洞被发现时，Registry 也会受到通知，同时可以通过 webhook 将信息投递给开发者
为什么要去做 Tencent Hub 的 DevOps 引擎呢？因为很多客户在上云的时候遇到了操作重复性的问题。而且 DevOps 的自动化要求还很高，再照顾到一些客户的需求，因此要做一个 DevOps 的工具，去帮用户来建立自己的 DevOps 流程。
这就需要考虑很多事情，第一，把 DevOps 任务编排起来，需要做到一个能尽量覆盖到尽多客户 DevOps 需求的编排逻辑，比如 Workflow；第二，DevOps 任务是差别较大，需要把这些任务交给客户自己去完成，需要设计一个插件机制 Component；第三，用户的 DevOps 流程运行在 Tencent Hub 里面，需要做很简单的任务调度，最终还是选择 Kubernetes 来省去很多运维工作，监控都可以去复用。
按业界通用的方法把 workflow 设计成三级结构，每个 workflow 包含多个 stage 来完成，每个 stage 里面会有很多 job。job 这里会有并行和串行的执行方式。stage 有一个类型叫 past+prst。在 DevOps 流程当中，在合适的时候是需要人工介入的，设计可以暂停的 stage 就能适应这样的场景。
workflow 的设计生命周期对流程推动十分重要。workflow 可以被触发执行，有三种方式。一，把某一条 workflow 和代码关联起来，当提交代码的时候，可以触发这条 workflow 的执行；二，可以和 Tencent Hub 的镜像存储关联起来，不需要代码去触发，可以通过 push 一个镜像去触发；三，通过调 API 直接触发某一条 workflow。
被触发后，就可以系统把它置成一个 pending 状态。Workflow 被触发执行，一个新建的 workflow 实例被置于 pending 状态，经过配额检查，scheduler 调用 k8s API 执行第一个 job，workflow 实例进入 scheduling 状态；StatusFetcher 检测 job 在 k8s 中的状态，如果不是 pending，workflow 实例进入 running 状态；
Scheduler 遇到可暂停的 stage(type=break)，待 stage 中任务执行成功后，workflow 实例中的 job 被暂停调度，workflow进入 paused 状态，等待外部 API 调用唤醒 workflow 的执行；end 是一组状态的描述，实际上包括 timeout、failure、success、canceled 四种状态。处于 paused 状态的 workflow 可以被终止。
workflow 上 job 在设计时需要考虑四点。第一，job 可以都考虑成一个函数去处理输入，在内部做一些业务逻辑，通过定义的标准输出处理完的信息；第二，job 可以从 workflow 全局环境变量中去读取，传进来做一些逻辑。第三，每个 component 都需要和外界接触，因此 workflow 里会去提供 cache 和 artifact 指令。第四，workflow 没有办法去循环执行，只是一个 DAG 构成的关系去一条一条向前执行。
关于 artifact 和 cache 的实现和作用是不同的，设计 Cache 是用来在不同的 job 之间共享和传递数据；Artifacts 则可以保存在提供的仓库里面。Cache 的具体实现如保存文件夹，它会把指定的文件目录进行压缩，上传到 Tencent Hub 的图形存储里面。当下面有一个 Job 依赖它的时候，会在 Component 内部下载下来。
为什么要选择用容器来做 DevOps 呢？第一，面对的所有用户是公共服务，隔离性是第一要务。用容器可以非常方便的帮我们实现不同用户的任务隔离，有些用户可能对自己任务的安全性要求非常好，后期还会考虑和 CIS 做结合，直接用 Clear Container 来提供更高的隔离性。第二是复用，在不同的部门之外，它们的技术段可能会有相似的，后台有一些公共的 DevOps 任务需要去使用，通过容器 Docker 镜像可以共享这样的逻辑；第三则是标准，组件的开发维护可用本地 Docker 进行测试；第四是平滑，从而能让已有的 DevOps 任务可通过容器快速进行封装。
Component 函数一样会有涉及到 Input 和 Output。Input 方面，输入值以环境变量的方式传入到 Component 中，包括 workflow 全局变量和上游 Job 的输出变量；而 output 方面，输出值写入到 stdout，workflow 通过分析日志进行提取；输出值格式为: [JOB_OUT] key=value ，可以通过输出多行 Log 来输出多个值；Component 进程执行成功后以状态码 0 退出。
Workflow 是采用了 TKE 去执行的，选择用 DevOps 做 workflow 引擎的执行集群是基于以下三大特性考虑的。首先，Kubernetes 的可靠性使得 TKE 非常可靠，从而不必去担心运维难题；第二，workflow 跑的很多任务可能会占用不同的资源，而 TKE 可以做到自动扩缩容，能为客户提供构建的能力，不需要人工介入；第三的资源分配更灵活，客户的 workflow 资源占用大小不同，这对 Kubernetes 来讲解决并不难。
关于 job 的两个 hook，在实现的时候需要注意到这些事情。Flow 引擎通过分析 Component 的 config，保存 Component 定义的 Entrypoint 和 Command；实现 CommandWrapper 程序，Job 运行指定该程序为 Pod 的 Command；CommandWrapper 启动后处理 PreStart 动作，如下载依赖的 Cache；CommandWrapper fork 子进程运行 Component 定义的 Entrypoint 和 command；子进程退出后，CommandWrapper 处理 PostStop 动作，如上传 Artifact、Cache 等；最后，CommandWrapper 以子进程的返回码作为返回码退出。
每一个构建的 workflow 的 job 需要去关心它的 Log。Job 是一次性任务，利用 k8s api 读取日志，比独立的日志收集通道更简单；dispatcher 读取日志之后，使用 multi writer 将日志交给 StatusFetcher 保存，同时可以通过 websocket 将日志推送给 web 页面。
到此，workflow 引擎实现和设计就基本完成。通过 Tencent Hub，经过思考，如何搭建自己的 DevOps 流程是千差万别的，以上方法站在公有服务的提供商角度，考虑给用户最大的便利而建立的一套工具。
看了这么多的技术解析后，那么究竟腾讯云的容器技术在其用户的手中是怎样的状态呢？晶泰科技是腾讯云在药物工业领域的合作伙伴，他们在云端部署大规模科学计算平台与腾讯云有着紧密的合作。
晶泰科技是一家以计算驱动的创新药物研发科技公司, 在药物工业中，一款药的上市需要经过复杂的研发工序以及 10 年以上的漫长研发周期，而且越是重磅的药物，经历的周期就越长；因此腾讯云的合作伙伴晶泰科技致力于通过分子模拟平台、药物动力学等技术，借助云端大规模 HPC、AI 驱动、量子算法等预测技术，提升药物工业中临床前期的研发效率, 为患者带来更优质的药物。
科学计算平台通常是跑在像天河这样的超算上, 但超算上大规模资源的申请需要排队, 对任务的调度管理, 数据存储都不太灵活, 而且在计算性价比上优势也不明显，综上我们提出, 能否把传统的科学计算搬到云端？目前一些批量计算、高性能计算已经迁移到云端。在把两部分技术结合之后，借助云端去构建一个大规模的 HPC 集群，可能会达到百万核实量级，可能会用到上万级的机器集群。
晶泰科技的小分子药物晶型预测流程中，需要用到构像分析、力场训练、晶体结构预测、结构聚类及排位算法等，每个流程都需要大量计算支持，而且越靠后计算需求越高这就需要借助云计算，甚至需要多个云融合在一起以便构建一个比较大规模的计算资源池，在里面执行大批量科学计算任务。
计算平台在这几年发生了较大的变化。从 2015 年晶泰成立的时候推出了第一代计算平台，基于 PBS 调度系统以及 NFS 文件共享存储，架构上类似于超算的 PBS/LSF+SAN。系统都是使用开源组件搭建，命令行方式对任务进行提交及管理, 基本满足了前期使用需求。但是随着业务的发展，计算量需求越来越大，而第一代平台的计算资源利用率不足、PBS 动态管理能力有限, 以及 NFS 的 IOPS 压力等问题开始出现。
从第二代平台的迭代更新开始，我们使用 Mesos 对资源进行管理，自研 Mesos 的 Framework, 使用 Docker 打包科学计算的软件以及算法, 从此开始了云上科学计算的容器化之路。通过添加不同的计算资源, 计算池得到了进一步扩大。当我们单个资源池突破 1000 台机器时, 我们使用 Golang 重构了调度系统，以便支持更高性能的任务分发。接着我们通过接入多个公有云厂商，实现多公云资源弹性伸缩与监控。18 年开始, 随着 k8s 的高速发展, 调度平台也正式开始使用 K8s 去管理云上的超算集群。
第三代平台技术产品上主要是 CSP, Faces 晶型预测系统服务，以及最终产出计算报告的全自动工具 XtalVision。第二层主要是是预测流程中使用到的各种核心算法，融合了现有的科学计算算法进行二次开发、封装，打包成一个 Docker 镜像，业务人员只需要去使用这个 Docker 镜像，就可以在平台上提交对应的预测计算任务, 如一些能量计算以及一些通用力场的计算。然后是我们支撑大规模科学计算的高性能计算平台，最下面就是公有云的基础资源。
需要注意的是，超算和信息服务的计算有较大的差异。科学计算的特点是计算密集型，计算时间长，通常是异步计算，追求算法的执行效率并行化，主要以工作站或超算为主；信息服务的特点则是 IO 密集型，低延时高可用，利用架构提高系统容量及服务质量，大量使用云计算。
在开始之前我们简单介绍一下在云上构建科学计算的镜像, 科学计算使用的镜像跟服务化的镜像会有一些不太一样的地方, 一般科学计算的镜像大小会达到 GB 级别，因此需要对镜像进行剪裁和分层优化，以便加速镜像拉取速度。
下面的参数会涉及到镜像拉取的性能以及并发率。如:kubelet --serialize-image-pulls=false 是串行镜像拉取，通常情况下是 false，如果设置为 true，需要更高版本的 Docker 支持, 同时 docker storage 需要使用 overlay 作为镜像存储。kubelet --image-pull-progress-deadline=10mins 是镜像拉取超时， Docker 本身也会有并发拉取的参数在里面 (如:dockerd --max-concurrent-download=5)，以便在任务分发时减少镜像拉取时间。对于 kubelet 来说, 目前最新版的 K8s 已经支持动态修改 Kubulet 参数。
腾讯云的 TKE 容器服务，基本实现了一键就可以构建出一个带有 Master 的 K8s 集群。同时腾讯云打通了 TKE 和腾讯云其他云服务交互通道, 更易于系统的快速集成。TKE 会提供一个容器服务 API 出来，但是它主要还是针对一些信息服务编排, 对于高性能计算批量提交任务还不是特别适用, 因此我们使用了 k8s 原生 API 进行平台构建。
现在 K8s 已经发布到 1.11 版本，支持不超过五千个节点，在集群里面不超过 1.5 万个 pod，以及不超过 30 万个容器，单个节点不超过 100 个 pod。K8s 官方也提供了一些构建大集群的辅助文档在里面，但实际上在构建的时候还是会有形形色色的问题。
K8s 主节点集成已经由腾讯云构建出来，接下来需要要向集群中添加计算节点，TKE 提供了弹性伸缩组对集群资源进行动态扩缩容。但出于节约成本的考虑，伸缩组需要是高度弹性, 可以快速扩容大批量资源, 同时也能在任务计算完成时快速回收资源。比如晶泰就会有如下业务场景:
平台一次性提交 10 万个任务，每个任务需要 8 核的 cpu 去计算, 同时由于案例时间上的要求, 要求几天之内要把这些任务算完，所以此时需要让资源池从 0 扩容到 1000/2000 个节点一起跑。任务的计算复杂度很多时候都是有相似性的，因此计算的周期也比较相似，某个时间点就会有大批任务同时跑完, 大批量资源被释放出来, 这个时候又需要快速回收资源。经过与腾讯 TKE 团队一起排查, 目前基本在快速扩缩容这块满足了计算的需求.
到目前为此利用 TKE 构建了 K8s 集群并通过其快速弹性扩缩容组件实现资源的管控, 接下来我们看看计算平台上所支持的 HPC 任务.
简单地从时间维度来看，可以分为短时间任务和长时间任务。从精度来看可以分为低精度和高精度任务。在药物分子预测中的能力 / 排位等流程中都会对精度要求有，从右边图来说，不同的科学计算算法在不同的流程中都会有一个精度及时间的差别，通常精度越高需要的计算周期越长。
在支持的 HPC 多节点并行任务中，一些公有云的普通网络是没有办法满足像 MPI 这种多节点并行任务的。通常 MPI 任务多节点需要有一个高性能的网络, 如 IB 网络，需要一些专有的网卡去支持远程的直接内存访问 (RDMA)。
MPI 任务的运行周期会相对长一些，右图是在晶泰基于 K8s 实现的 MPI 任务。刚才提及现有的 TKE 提供的网络没有达到通用的 MPI 的网络要求，但是一些数据并行化的 MPI 任务还是可以在一般性能的容器网络上面进行运算。它们特点是节点之间的数据交互通常是比较少的，这样网络数据传输也比较少，能避免高性能网络的带宽限制。其实 k8s 对构建高性能容器网络也提供了插件支持, 通过 k8s Device Plugins 可实现 NVIDIA/AMD GPU 及 RDMA/Solarflare 等外部组件接入。
容器云 TKE 提供了健全的服务监控，能够实时监控 pod CPU 以及内存。同时也提供了定制化的接入的方案，通过 heapster+influxdb+grafana 架构可以收集计算任务的 cpu/memory 信息，对于高性能计算关注的核心算法效率问题来说, 这些监控数据对我们平台算法的不断改进提供了很好的指导方向 。
值得一提的是, kubelet 10250 端口的参数，在安全组方面不能大意，如果没有把计算节点 10250 端口封掉，容易导致入侵，因为在开启了 enable-debugging-handlers=true 的情况下，外部可以直接通过这个端口，到 pod 里面进行集群调试。
综合来看，Kubernetes 的出现降低了容器服务的入门门槛和复杂性，解放了企业的技术精力, 使之能够完全投入到行业所处的技术领域之中。而如 CIS、Tencent Hub 等技术工具的发展，容器服务的部署、监控、运维和管理都在变得更加高效，无论是医药交通，还是科算超算，都已开始享受技术发展的红利。可以看到的是，2018 年的 Kubernetes 技术，就如繁星之上的皓月，望眼可见，普照各地。
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