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摘要：應(yīng)用被綁定到虛擬機(jī)或者容器并且成為主要的管理元素。采用的方法是他們正在使用的一系列實(shí)現(xiàn)容器自動(dòng)化的工具，和。，使用相同的作為標(biāo)準(zhǔn)引擎實(shí)例，被設(shè)計(jì)用來提供容器可擴(kuò)展的環(huán)境。
歡迎來到后硬件時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代我們把容器或者是虛擬機(jī)遷移到我們需要的地方，而不需要考慮容器或者虛擬機(jī)。這里我們介紹一些新的Docker工具來做這份工作。
構(gòu)建下一代應(yīng)用是一回事，管理和運(yùn)行它們是另一回事。
也許理解上面那句話的最好方式是通過一個(gè)老的類比:寵物 vs 奶牛。人們采用特別的方法使寵物存活并保持健康，管理員們用同樣的方式來小心照料高端服務(wù)器以及它附帶的一切冗余事物。但是在農(nóng)場(chǎng)里，一頭死去的奶牛依然是做生意成本的一部分?？墒窃诮裉煸频氖澜缋?，應(yīng)用的設(shè)計(jì)允許出現(xiàn)失敗，一臺(tái)服務(wù)器掛了也沒什么大不了的。
現(xiàn)代應(yīng)用編排工具的角色是監(jiān)測(cè)成群的虛擬服務(wù)器或容器并且確保它們?cè)谡_的農(nóng)場(chǎng)漫步(譯者注:這里作者把容器和虛機(jī)類比奶牛，它們?cè)谵r(nóng)場(chǎng)漫步指虛機(jī)和容器能夠在基礎(chǔ)設(shè)施上正確有效地運(yùn)行)。如果一個(gè)主機(jī)死掉了，一個(gè)新的虛擬機(jī)甚至新的容器會(huì)被快速地實(shí)例化出來。實(shí)例化過程中根本就沒有管理員的干預(yù)，因?yàn)檎麄€(gè)過程是自動(dòng)的。你也不需要精確地知道哪一臺(tái)主機(jī)或者容器或者它們的組合在運(yùn)行你的應(yīng)用程序。人們夢(mèng)想實(shí)現(xiàn)IT自動(dòng)化已經(jīng)很久了。終于，今天的一些工具開始兌現(xiàn)這個(gè)承諾。如果你正在使用云級(jí)別的應(yīng)用，尤其是需要擴(kuò)展微服務(wù)應(yīng)用，那么這樣的工具對(duì)你很重要。
一個(gè)為數(shù)據(jù)中心準(zhǔn)備的系統(tǒng)在下面的場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)的想法正逐步實(shí)現(xiàn):除了作為計(jì)算，存儲(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)的元素之外，單個(gè)服務(wù)器不那么重要。應(yīng)用被綁定到虛擬機(jī)或者容器并且成為主要的管理元素。與管理單個(gè)服務(wù)器相反，我們要管理一整個(gè)數(shù)據(jù)中心:劃分?jǐn)?shù)據(jù)中心來支持不同的應(yīng)用程序，構(gòu)建不需要知道底層硬件任何信息的開發(fā)測(cè)試部署環(huán)境。它標(biāo)識(shí)一個(gè)新時(shí)代的開始，那些為特定工作負(fù)載配置硬件已經(jīng)是過去的事情了。
一個(gè)關(guān)鍵概念是編排:它指動(dòng)態(tài)放置應(yīng)用程序和服務(wù)，以充分利用現(xiàn)有計(jì)算資源。編排是分布式，自動(dòng)化計(jì)算的重要工具。它通過應(yīng)用的定義和程序集來決定主機(jī)的放置和工作負(fù)載，管理擴(kuò)展以及確保失敗的主機(jī)和服務(wù)被正確處理。
雖然Google的Kubernetes和Apache的Mesos項(xiàng)目或許是最著名的編排解決方案，但是它們距離最終的解決方案相差還很遠(yuǎn)。它們都是復(fù)雜的工具，需要在技能和資源上投入很多。它們是最好的應(yīng)用大規(guī)模部署場(chǎng)景的工具。
另外，小部分企業(yè)已經(jīng)遷移到提供編排服務(wù)的私有云上，如Microsoft，OpenStack或VMware提供的私有云服務(wù)。但是，絕大多數(shù)組織依然在實(shí)驗(yàn)交付下一代應(yīng)用程序的過程和所需要的工具。
用Docker放牧“奶?！?/b>我們需要一系列工具，它們能實(shí)現(xiàn)從一或兩臺(tái)主機(jī)擴(kuò)展到一或兩架主機(jī)再到整個(gè)數(shù)據(jù)中
心。Docker采用的方法是他們正在使用的一系列實(shí)現(xiàn)容器自動(dòng)化的工具:Machine，Swarm和Compose。
Machine是Docker自動(dòng)化工具的心臟，因?yàn)樗菇?，配置主機(jī)服務(wù)器的過程自動(dòng)化。它通過使用Docker的API為你提供多帶帶的命令來建立主機(jī)服務(wù)器，配置底層Docker引擎并且設(shè)置客戶端工具。它還能夠附加一個(gè)主機(jī)到已存在的Swarm集群或者從原型創(chuàng)建一個(gè)新的集群。除此之外，你可以在不同的云供應(yīng)商上使用容器以及在你選擇的云環(huán)境上用命令行設(shè)置主機(jī)。
一旦你實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)創(chuàng)建容器主機(jī)和啟動(dòng)Docker引擎，你可以使用Swarm，一款Docker集群管理工具，把這些主機(jī)集中到一個(gè)計(jì)算組織中。Swarm，使用相同的API作為標(biāo)準(zhǔn)Docker引擎實(shí)例，被設(shè)計(jì)用來提供容器可擴(kuò)展的環(huán)境。如果你已經(jīng)在你的DEVOPS環(huán)境中運(yùn)行Docker， 你可以通過安裝Swarm實(shí)現(xiàn)迅速擴(kuò)展， 并繼續(xù)使用現(xiàn)有DEVOPS工具和流程。Swarm有一個(gè)內(nèi)置的調(diào)度器分配容器到單個(gè)Docker引擎節(jié)點(diǎn)，它還支持使用不同的策略來優(yōu)化部署。
創(chuàng)建一個(gè)Swarm就像給現(xiàn)有集群增加一個(gè)引擎一樣容易。你可以使用Machine自動(dòng)創(chuàng)建新的引擎或者使用Docker的API獲得現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)的索引。一個(gè)選擇是使用Docker Hubregistry來簡(jiǎn)化服務(wù)發(fā)現(xiàn)，就像Swarm標(biāo)識(shí)和管理已注冊(cè)的主機(jī)一樣。Compose是一款更加復(fù)雜的工具。它使用YAML構(gòu)建應(yīng)用程序的描述，向我們展示一個(gè)應(yīng)用程序中的多個(gè)容器是如何相互連接的。YAML有很重要的意義，因?yàn)樗敿?xì)描述了你的引用程序，查閱YAML就像訪問像Swagger上的API一樣詳細(xì)(譯者注:Swagger是一款全球著名的API管理框架)。一旦你創(chuàng)建了應(yīng)用程序的描述信息和它的構(gòu)建方式，剩下的只需要一行腳本命令就能啟動(dòng)應(yīng)用了。
保持簡(jiǎn)單或許Docker編排工具最有趣的方面是它的簡(jiǎn)單。這三款工具(Machine，Swarm，Compose)
都采用簡(jiǎn)單的命令，所以它將Jenkins或者Puppet和Chef這些環(huán)境管理工具腳本化不再?gòu)?fù)雜。因?yàn)檫@三款工具是在現(xiàn)有Docker API上構(gòu)建的，所以他們讓分布式環(huán)境的管理和控制更容易，它們讓開發(fā)環(huán)境到生產(chǎn)環(huán)境的遷移大大簡(jiǎn)化。Docker的一些工具很適合作為數(shù)據(jù)中心的管理工具，就像Kubernetes。這些工具也很適合與公有云提供的工具協(xié)同工作。當(dāng)你的應(yīng)用程序從單服務(wù)器的開發(fā)測(cè)試環(huán)境擴(kuò)展到運(yùn)行在Azure或AWS的全面云服務(wù)上時(shí)，將Machine，Swarm和Compose組合使用，你能夠更好地管理這些應(yīng)用。即使應(yīng)用程序在云規(guī)模的Mesos上運(yùn)行，開發(fā)者們也不需要知道它們將容器交付到哪里，因?yàn)閼?yīng)用在被Swarm配置后看起來像一個(gè)Swarm腳本。這種抽象就是云計(jì)算相關(guān)的。
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