虚拟机 -> 容器 -> 函数计算

Sep 26, 2019 1 min read

昨天看到AWS STEP FUNCTIONS支持嵌套的工作流

，当时就被震惊了。 AWS早些年推出SWF框架提供工作流服务，

后来工作流服务就没有大的工作，SWF框架的核心开发者一部分

离职去了UBER开发Cadence。没想到沉寂了多年的AWS会在STEP FUNCTIONS

支持工作流，看来这个千亿规模的市场又快被颠覆了。

20多年来，工作流都是超大型企业的配置专利，而STEP function的推出

可以预计，高大上的工作流服务会很快走进很多中小企业工作台并被普及应用。

回顾一下自己的工作历史：

从以前的数据中心服务器SA(2006), 到虚拟主机ESX，

再到OPENSTACK(2010)搭建混合云，

然后利用K8S(2014)搭建PaaS，现在SERVERLESS,

计算架构正在发生快速的演进。本文梳理了算力演进历史和未来

内容

从虚拟主机到容器
从容器到unikernel
函数计算的蓬勃发展

什么是虚拟计算

hypervisor分类

Type-1 裸机

KVM, QEMU, VMWare, Virtualbox

Type-2 托管

XenServer， Hyper-v， KVM, ESX, Xen

虚拟机的问题

一台云主机(8G/4Core/500MBps)在2017年的超过6000元/年

操作慢

一个普通的镜像在2G左右，再加上JAVA应用，一个镜像需要10G.

启动，备份非常不便。

容器计算

|虚拟机| 容器 |:—|:—|:—| 构件| 完整的操作系统和应用| 微内核和应用虚拟技术| 硬件虚拟化| 操作系统虚拟化

容器计算带来什么好处

容器镜像小

alpine的容量是2M

容器占用的硬件资源更少

一台PC可以启动上百个容器

容器启动快

一般几毫秒可以启动

容器不用备份

容器创建只需要一个Dockerfile，容器镜像是只读镜像

容器和微服务器架构，DevOps, CI/CD天然融合

容器存在的问题

安全

容器共享操作系统内核，具体较低的隔离级别，

如果内核出问题，其他的容器也会处于风险之中

网络

如何在足够的隔离级别和复杂的高效网络连接权衡

容器编排

K8S
EKS
SWARM
MARATHON
MAGNM
FLEET

用户轻松在计算集群里面部署，管理，扩展基于容器的应用而

不用关心容器和服务器的绑定，系统扩容等问题

容器网络

DOCKER规范，libnetwork实现

内置的驱动包括none, host, bridge , overlay, MACvlan

$ docker network ls
 NAME                 DRIVER              SCOPE
68343147e103        bridge               bridge              local
5d7df1d8f633        docker_default       bridge              local
d3990aab14a9        host                 host                local
fe4ec77439f4        none                 null                local