服务化和资源管理技术

1. 「Allen 谈 Docker 系列」之 Docker 镜像内有啥，存哪？

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTUxNzE4MQ==&mid=220597399&idx=1&sn=3196ab17d396df2379db61bc1f4e8652&scene=1&srcid=r3aAMluxx25ucjdz8AEA&key=dffc561732c226518710e3db4f30f5904c482171c6120617bba405a4880305fd4f2c2d82b7e1cfefcb958eeb5f0a9c6f&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.10.5+build(14F27)&version=11000003&pass_ticket=cgo5NrNL7QBLRHCgzWqNAJkxp%2Bd3pz9Vcbr0ZW9XKmkC5lVpDKMba9EKSZK5xQjZ

要点: 本文介绍了docker镜像的元数据内容, 帮助大家了解docker镜像的分层原理.

2. SSD在KVM虚拟化的测试和使用实践

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzg5Nzc5OA==&mid=207324662&idx=1&sn=630d92226c8ad3184692450c214de79d&scene=1&srcid=0909bvkff7dS02bmCQWWWqki&key=dffc561732c22651bb5259e7b2e50cf327c8a330bebdedac3634b72d96632f665bcc40c54e2fddd09810c60a6f20a132&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.10.5+build(14F27)&version=11000003&pass_ticket=zrFg%2BgGbzRDLr4EeYTUL8G4L4aIYf1sfLIa%2FeqbDNqN05ZUcaw%2F09zXyXyvAtGih

要点: 本文首先介绍了SSD的基本原理, 然后测试了不同容量和厂商的SSD, 在裸设备, 文件系统和不同的虚拟机操作系统中的性能差异, 测试数据可以作为参考.

3. 不可变基础设施：拒绝SSH

http://dockone.io/article/647

要点: 主机存在的越久，东西被修改的可能性就越高，也就越难被完全的重建, 服务也是一样, 不停的在原有服务上进行update, 也就越容易产生各种复杂的环境问题. 本文提出的"不可变基础设施"的观点在容器和镜像等虚拟化技术的蓬勃发展下, 让这一观点的实现变为可能. 服务一旦发布就不能做任何变更了, 要想变更必须通过创建新服务来实现, 从而减少对环境不一致的问题, 也让服务资源的变化更为容易. 当然要想实现这一点, 还需要很多技术支持, 让创建新服务这一个过程轻量化才行.

4. 关于Docker 资源管理及我们踩过的那些坑

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzg5Nzc5OA==&mid=207314492&idx=1&sn=3082b1336d8eda221a11b93180ec979c&scene=1&srcid=0909TEklRKN1CTS5Nt9euNMB&key=dffc561732c22651ed3b32999f220492538a1427d5be1ab498d1d6c47b492f321e3f7eb72f50347dc428ce28919b4092&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.10.5+build(14F27)&version=11000003&pass_ticket=zrFg%2BgGbzRDLr4EeYTUL8G4L4aIYf1sfLIa%2FeqbDNqN05ZUcaw%2F09zXyXyvAtGih

要点: 本文包括如下内容，包含了作者这几年实施Docker 资源管理所踩过的坑及解决方案建议: Docker解决什么问题？Docker如何实现隔离？Docker如何实现资源管控？Docker容器的资源使用情况怎么监控？

5. Docker三剑客之Swarm介绍

http://dockone.io/article/662

要点: Swarm是一个类似与kubernetes的集群容器管理系统, 通过Swarm Master管理众多的docker engine(对应每台物理机), 拥有自己的资源分配算法. 本文对Swarm项目进行了简要的介绍, 并且介绍了Swarm和周边项目的集成以及未来的发展方向.

6. 美国电信巨头Verizon基于Mesos和容器的实践经验

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=208095392&idx=1&sn=ea6739f3c95e2c390ae54e589aeb3962&scene=1&srcid=0911bF6ZtSiImCoNvLbVMVH1&key=dffc561732c2265169aef11564880ed76df8971607de4e281bdbb25fc3944e27e9d15695cb31e61c418b72c910336df6&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.10.5+build(14F27)&version=11000003&pass_ticket=B6KjJyNvD%2BbLcnj3b2Y6tsKmQWA%2B74ulnYxsIxdbO%2Fp13o4QOH7dqHcTvcVkRSNO

要点: 本文主要介绍了电信巨头Verizon是如何通过使用Mesos和容器技术，将其原来的数据中心变成自动化、高利用率、高运营效率的现代化数据中心。据称其数据中心的资源利用率可以提高到50%~60%，并且现场演示了在72秒内部署50000个Docker容器，使得应用集群部署的效率至少提高了一个数量级。

7. Speedy：来自京东的Docker镜像存储系统

http://www.infoq.com/cn/news/2015/09/speedy-docker-image-storage

要点: 镜像的分布式存储一直是docker没有解决的问题, 京东提供了speedy系统, 实现了一套分布式存储系统. 架构上和HDFS非常类似, 不需要支持复杂的POSIX接口, 只需要支持高性能的push/pull, 实现起来应该也不复杂.

8. 基于Mesos和Docker的分布式计算平台

http://toutiao.com/a4499125949/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&app=news_article&utm_source=weixin&iid=3002241340&utm_medium=toutiao_ios&wxshare_count=1

要点: 针对“互联网+”时代的业务增长、变化速度及大规模计算的需求，廉价的、高可扩展的分布式x86集群已成为标准解决方案，如Google已经在几千万台服务器上部署分布式系统。Docker及其相关技术的出现和发展，又给大规模集群管理带来了新的想象空间。如何将二者进行有效地结合？本文将介绍数人科技基于Mesos和Docker的分布式计算平台的实践