Yelp对外开源其内部使用的丛集扩展系统Clusterman,而原本该系统仅支援Mesos丛集自动扩展,而现在还能支援Kubernetes丛集,透过自定义的讯号,以更积极主动的方法,控制丛集的缩放。使用者已经可以直接从GitHub上取得该专案。
Yelp现在采用全分散式且以服务为导向的基础设施,系统运作在由自家平台即服务PaaSTA构成的云端之上。在今年二月的时候,Yelp对外公开了内部新的丛集管理器Clusterman,Yelp提到,在Yelp有不同的工作负载需要自动扩展,包括像是网页服务等长期执行的任务、定期执行的批次任务、单元和整合测试以及机器学习等工作,每一个应用程序都有不同的使用模式以及容错等级,因此他们需要可以分别为这些内容自动缩放的丛集系统。
为此,Yelp打造了他们第三个自动缩放器Clusterman,Clusterman起初仅支援Mesos丛集,Apache Mesos是一个丛集管理工具,其抽象了丛集服务器中的特定属性,让开发人员可以直接将丛集视为一台大型的电脑,整合应用运算资源。但现在Yelp为了扩展基础设施,他们认为,最简单地方式就是把工作负载从Mesos搬迁到Kubernetes,因为Kubernetes能够执行在Mesos难以管理的工作负载,像是Flink、Cassandra、Spark和Kafka等。
另外,Yelp也准备将所有现有的微服务和批次处理工作负载搬迁到Kubernetes上,而为了快速且方便地达成这个目标,他们让Clusterman支援Kubernetes,透过PaaSTA的抽象功能,可以无缝地进行工作负载搬迁。
Yelp表示,在Clusterman增加Kubernetes的支援并不是困难的事,因为Clusterman采用模组化设计,Yelp仅多定义了一个连接器类别,让连接器符合自动扩展器的需求。与Clusterman对Mesos的支援运作方法相似,连接器可与Kubernetes API进行通讯,撷取Kubernetes丛集扩展的指标和统计数据,这些指标会被当作讯号传递给自动扩展引擎,以决定增加或是移除运算资源。
与类似的系统Auto Scaling for Spot Fleet和Kubernetes Cluster Autoscaler相比,Clusterman是唯一一个支援混合云端资源的自动缩放器解决方案,而且Clusterman的可插拔讯号基础架构,让使用者可以自己编写任何类型的的缩放讯号。
Yelp提到,虽然AWS Spot Fleet Autoscaler或Kubernetes Cluster Autoscaler已可符合大多数的Kubernetes使用案例,但是Clusterman可以让使用者更积极主动地准备运算资源。Yelp举例,他们内部使用了Jolt作为单元和整合测试的工具,Jolt丛集每天会执行数百万个测试,具有可预测的工作量,他们在Clusterman编写自定义讯号,可以在Pod进入等待状态之前,就对丛集进行缩放,大幅降低开发者执行测试的等待时间。
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