盤點(diǎn)那些你可能錯(cuò)過的CNCF優(yōu)秀開源項(xiàng)目

GraphQuery 發(fā)布于2019-06-28 10:55 / 3251人閱讀

摘要：自那以后，已經(jīng)增加了個(gè)開源項(xiàng)目。該項(xiàng)目由監(jiān)管，于年初加入。但是，指的是谷歌實(shí)現(xiàn)的遠(yuǎn)程程序調(diào)用，它利用了和協(xié)議緩沖區(qū)。事實(shí)上，來自的流行鍵值存儲和谷歌自己的都是最后一個(gè)值得關(guān)注的項(xiàng)目是也稱為，一個(gè)容器運(yùn)行時(shí)。

自2015年成立以來，云原生計(jì)算基金會(CNCF)已經(jīng)成為開源生態(tài)系統(tǒng)中最重要的推動者之一，特別是當(dāng)涉及到影響容器和其他“云原生”技術(shù)的工具時(shí)。CNCF成立的目的是促進(jìn)和組織與大型行業(yè)趨勢相關(guān)的項(xiàng)目，包括容器化、編排和微服務(wù)架構(gòu)。自那以后，CNCF已經(jīng)增加了10個(gè)開源項(xiàng)目。
即使您從未聽說過CNCF，一定也聽說過比它更受歡迎的項(xiàng)目之一：Kubernetes容器編排平臺，但是CNCF比Kubernetes要大得多。如果您想要了解容器和云計(jì)算領(lǐng)域的重要發(fā)展，可以看看下文中介紹的CNCF生態(tài)系統(tǒng)中其他值得關(guān)注的重要項(xiàng)目。

LINKERD

第一個(gè)是Linkerd，一個(gè)基于微服務(wù)的原生云應(yīng)用程序的開源“服務(wù)網(wǎng)格”項(xiàng)目。
Linkerd背后的想法是：微服務(wù)固然很好，但是只有當(dāng)你有一個(gè)好方法來連接它們、形成完整的應(yīng)用程序時(shí)，微服務(wù)的好處才能夠體現(xiàn)。如若不然，你的微服務(wù)應(yīng)用程序就會變成一個(gè)笨重的移動部件，它們彼此也不能很好地結(jié)合在一起。
Linkerd是一個(gè)開源項(xiàng)目，旨在通過提供開發(fā)人員所說的“service mesh（服務(wù)網(wǎng)格）”來解決這一挑戰(zhàn)。Linkerd的服務(wù)網(wǎng)格提供了一個(gè)方便可靠的接口，不同的服務(wù)可以交互運(yùn)行。除了通過為連接服務(wù)提供簡單的方式和一致的抽象層來簡化程序員的工作之外，Linkerd還具備可伸縮性、高可用性和安全性等特點(diǎn)。該項(xiàng)目由Buoyant監(jiān)管，于2017年初加入CNCF。

FLUENTD

度量只是微服務(wù)應(yīng)用程序可見性難題的一個(gè)方面。集中化的日志則是另一個(gè)。
隨著應(yīng)用程序的數(shù)量和公司規(guī)模的增長（尤其是越來越多的服務(wù)被容器化），在一個(gè)地方收集、分析和查詢結(jié)構(gòu)化日志是非常重要的。
這就是Fluentd的初衷。Fluentd是一個(gè)日志收集器（類似于logstorage)，通過它可以對日志進(jìn)行過濾、清潔和路由到各種目的地。與其他日志收集器一樣，F(xiàn)luentd可以與各種核心和第三方輸入及輸出插件（如Elasticsearch插件、S3插件等)一起使用。
Fluentd還具有一定的內(nèi)存存儲和可靠性。從多個(gè)主機(jī)到Fluentd、接著到Elasticsearch集群的rsyslog文件的日志路徑極其簡潔，這一簡單的例子也充分證明了使用Fluentd的益處所在。

OPENTRACING

值得關(guān)注的第三個(gè)項(xiàng)目是分布式跟蹤。隨著單體應(yīng)用程序被分解為各種更小的服務(wù)，自然會有越來越多的數(shù)據(jù)在服務(wù)中傳輸，從前端傳輸?shù)胶蠖耍瑥囊粋€(gè)服務(wù)傳輸?shù)搅硪粋€(gè)服務(wù)。但是，當(dāng)一個(gè)具有各種依賴關(guān)系的公共應(yīng)用程序突然出現(xiàn)延遲時(shí)，會發(fā)生什么情況呢？這就是分布式跟蹤的由來。其核心在于，跟蹤是通過不同的請求調(diào)用、線程和流程來傳播元數(shù)據(jù)，并最終基于此元數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)圖表。
OpenTracing是一種跟蹤標(biāo)準(zhǔn)，它是為響應(yīng)分布式跟蹤領(lǐng)域長期存在的問題而創(chuàng)建的——即，當(dāng)一個(gè)公司的堆棧可能由大量第三方軟件、操作系統(tǒng)和自定義應(yīng)用程序組成的時(shí)候，如何協(xié)調(diào)跟蹤？OpenTracing，一種標(biāo)準(zhǔn)化的跟蹤程式，就是這一難題的解決方案。該項(xiàng)目為跨越（即計(jì)時(shí)操作)管理和進(jìn)程間傳播，提供了的儀器API的標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。因此，用戶可以輕松地切換到跟蹤庫或集中式跟蹤系統(tǒng)（如Zipkin、Dapper等)，無須復(fù)雜的配置，免去了很多麻煩。

GPRC

到目前為止，我們已經(jīng)知道了如何部署、調(diào)度和了解云中的微服務(wù)。但是他們之間的交流方式是什么呢?
讓我們來看看“遠(yuǎn)程程序調(diào)用（RPC）”。
遠(yuǎn)程程序調(diào)用的概念已經(jīng)存在了一段時(shí)間了，它指的是一種模式，在這種模式中，函數(shù)被稱為遠(yuǎn)程調(diào)用，通常在系統(tǒng)中使用，而不是基于RESTful服務(wù)的CRUD模型。
但是，gRPC指的是谷歌實(shí)現(xiàn)的遠(yuǎn)程程序調(diào)用，它利用了http/2和協(xié)議緩沖區(qū)。與基于jsf的RPC相比，gRPC已經(jīng)被證明在數(shù)量級上更快，這使得它成為大型分布式平臺的優(yōu)秀選擇。事實(shí)上，etcd（來自CoreOS的流行鍵值存儲)和谷歌自己的BigTable都是gRPC！

RKT

最后一個(gè)值得關(guān)注的項(xiàng)目是rkt（也稱為Rocket)，一個(gè)容器運(yùn)行時(shí)。盡管Docker的containerd運(yùn)行時(shí)可能是以推廣容器概念的容器為目的的運(yùn)行時(shí)，但是Docker仍然是編排生態(tài)系統(tǒng)中常用的運(yùn)行時(shí)，因此我們相信RKT在后期會變得越來越受歡迎。
兩者之間的差異也是顯而易見的。雖然Docker已經(jīng)選擇了在集群中打包，并由一個(gè)守護(hù)進(jìn)程和通過REST API與保護(hù)進(jìn)程通信的可執(zhí)行程序組成，但是RKT要簡單得多。它由一個(gè)簡單的命令行工具組成，當(dāng)給定一個(gè)鏡像、一個(gè)規(guī)范格式和一個(gè)鏡像發(fā)現(xiàn)機(jī)制時(shí)，RKT就能運(yùn)行一個(gè)容器。
使用RKT，用戶可以在配置容器運(yùn)行時(shí)時(shí)避免像systemd這樣的問題。此外，RKT不僅可以運(yùn)行App Container format中的鏡像，還可以運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)的Docker鏡像。
結(jié)論
我們正在一步步更快地向微服務(wù)架構(gòu)的世界邁進(jìn)，與此同時(shí)，越來越多的開源項(xiàng)目涌現(xiàn)，以期為那些真正想要做到“云原生”的用戶服務(wù)。CNCF有大量優(yōu)秀卻未必廣為人知的項(xiàng)目，本文只涵蓋了其中一部分，建議您也可以多了解其他的項(xiàng)目，為未來儲備：https://www.cncf.io

作者簡介

Sneha Inguva是一位熱心的軟件工程師，目前正在DigitalOcean研發(fā)軟件開發(fā)工具。在過去的幾年里，她在各種各樣的初創(chuàng)公司里工作過，并且對折衷垂直領(lǐng)域(教育、3D打印和賭場等)的軟件構(gòu)建和部署擁有獨(dú)特的視角。

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