資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：不論是還是，都是某種意義上為集群設計的操作系統，讓用戶像使用一臺單機一樣來使用整個集群。例如的就是用來在管理的集群上進行任務調度，已經成為了的孵化器項目。
【編者的話】不論是 YARN、Mesos 還是 Omega，都是某種意義上為集群設計的操作系統，讓用戶像使用一臺單機一樣來使用整個集群。向下集中管理所有物理資源，向上承載各種集群化的應用; 同時， docker 的出現也為云操作系統提供了更有力的支撐。
1984年，SUN 的 John Gage 說出了那句家喻戶曉的名言 “網絡就是計算機”
三十年后，Gage 的夢想“幾乎”成為的現實。特別是隨著 web 2.0 和云計算時代的到來，人們可以使用任何設備從任何地方通過互聯網訪問任何云端的資源。
不過即使在“云端”，實際上還是一堆物理服務器。每一臺服務器的 CPU 和內存資源都是有限的，但是組合成集群就像云一樣無窮無盡。套用 Gage 的名言，可以說“集群就是計算機”。
當單機的 CPU 性能和硬盤容量逐漸碰到了天花板，通過 Hadoop 這樣的集群化技術來突破單機性能瓶頸就越來越流行。當然在 Hadoop 出現之前，集群方案早就應用于高性能的生產系統，例如 Weblogic 或者集群化的 WEB 服務器（復雜均衡按照 round-robin 算法將流量發送到集群中的 Web 服務器上）。這些集群方案都針對特定場景設計，無法像通用的計算機一樣用來運行各種不同的軟件。
Hadoop 是第一個具有通用的集群化計算平臺特征的技術，而且目前已經發展地相當成熟。隨著新的集群化計算技術層出不窮，例如 Spark、Storm 和 Cassandra，運維人員希望能夠隔離它們以便更好的管理，同時，從節約成本的角度講， 大家又希望公司內部各個團隊能夠共用這些昂貴的計算資源。
目前解決這個問題的兩大法寶是 Hadoop YARN 和 Apache Mesos。Mesos 的設計受到了 Google 的 Omega 平臺啟發，而后者則來自 Google 內部久經考驗的Borg任務管理平臺。同樣的事情當初也發聲在 Hadoop 之上，它就是受到了 Google 的 GFS 和 Big-Table 啟發。不論是 YARN、Mesos 還是 Omega，都是某種意義上為集群設計的操作系統，讓用戶像使用一臺單機一樣來使用整個集群。向下集中管理所有物理資源，向上承載各種集群化的應用。
因為 YARN 本身與 Hadoop/Map Reduce v2 綁定，對于使用早期 Hadoop 版本的開發者，升級到 YARN 也許是一個比較容易的決定。理論上可以將 YARN 跑在 Mesos 上，不過有些人擔心隨之而來的兩層資源分配問題。
Mesos 可以支持大量的框架（插件），逐步在構建一個快速增長的生態環境。例如 Twitter的 Aurora 就是用來在 Mesos 管理的集群上進行任務調度，已經成為了 Apache 的孵化器項目。此外 Ringmaster 則用來在 Mesos 上快速運行 Cassandra 和 Spark。
Chronos 相當于 Mesos 之上的 crontable，Marathon 則相當于 init.d，讓大家用熟悉的方式來調度任務。
最激動人心的還是 Docker 與 mesos 的整合，幾乎讓 Mesos 可以運行任何語言編寫的軟件。
Docker 的崛起本身和集群技術倒沒有直接關系，它首先被用來代替傳統的 VM（虛擬機）。容器分享了底層操作系統，遠比傳統 VM 更加輕量。類似技術在2000年就出現了，那就是“jail”命令。Wiki 有關詞條描述了 35 年來 chroot 如何發展到 jails，最后的 Docker 和容器成為了集大成者。
Docker 化的應用像一個 tar 壓縮包，在一臺普通的物理機上，你可以輕松地運行數十個獨立的 Docker。對于一個由 Mesos 管理的集群，而且恰好你的應用某種程度上使用了分布式的架構，那么瞬間你的集群變成了一臺強大的大型機。其實 tar 本身意思是 “tape archive”，就是過去大型機磁帶系統的文件格式。
使用 Docker 容器來完全取代傳統的 jar 或者 ear 文件，一夜間用 Mesos 來完全取代 weblogic，還是有點操之過急——目前傳統軟件的架構依然是 web、計算邏輯和存儲分開部署。不過對于互聯網公司的后臺，用 Mesos 來承載 web 服務器集群應付高并發業務，完全不是什么新鮮事兒了。
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原文作者：michaelmalak
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