云架构师进阶攻略

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了云架构师进阶攻略相关的知识,希望对你有一定的参考价值。



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一、架构的三个维度和六个层面

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1.1、三大架构

在互联网时代,要做好一个合格的云架构师,需要熟悉三大架构。

第一个是IT架构,其实就是计算,网络,存储。这是云架构师的基本功,也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分,良好设计的IT架构,可以降低CAPEX和OPEX,减轻运维的负担。数据中心,虚拟化,云平台,容器平台都属于IT架构的范畴。

 

第二个是应用架构,随着应用从传统应用向互联网应用转型,仅仅搞定资源层面的弹性还不够,常常会出现创建了大批机器,仍然撑不住高并发流量。因而基于微服务的互联网架构,越来越成为云架构师所必需的技能。良好设计的应用架构,可以实现快速迭代和高并发。数据库,缓存,消息队列等PaaS,以及基于SpringCloud和Dubbo的微服务框架,都属于应用架构的范畴。

 

第三个是数据架构,数据成为人工智能时代的核心资产,在做互联网化转型的同时,往往进行的也是数字化转型,并有战略的进行数据收集,这就需要云架构师同时又大数据思维。有意识的建设统一的数据平台,并给予数据进行数字化运营。搜索引擎,Hadoop,Spark,人工智能都属于数据架构的范畴。

 

1.2、六个层面

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上面的三个维度是从人的角度出发的,如果从系统的角度出发,架构分六个层次。

         

第一个层次是基础设施层,在数据中心里面,会有大量的机架,大量的服务器,并通过交换机和路由器将服务器连接起来,有的应用例如Oracle是需要部署在物理机上的。为了管理的方便,在物理机之上会部署虚拟化,例如Vmware,可以将对于物理机复杂的运维简化为虚拟机灵活的运维。虚拟化采取的运维方式多是由运维部门统一管理,当一个公司里面部门非常多的时候,往往要引入良好的租户管理,基于Quota和QoS的资源控制,基于VPC的网络规划等,实现从运维集中管理到租户自助使用模式的转换,托生于公有云的OpenStack在这方面做的是比较好的。随着应用架构越来越重要,对于标准化交付和弹性伸缩的需求越来越大,容器最为软件交付的集装箱,可以实现基于镜像的跨环境迁移,Kubernetes是容器管理平台的事实标准。

 

第二个层次是数据层,也即一个应用的中军大营,如果是传统应用,可能会使用Oracle,并使用大量的存储过程,有大量的表联合查询,成本也往往比较高。但是对于高并发的互联网应用,需要进行微服务的拆分,数据库实例会比较多,使用开源的mysql是常见的选择,大量的存储过程和联合查询往往会使得微服务无法拆分,性能会比较差,因而需要放到应用层去做复杂的业务逻辑,数据库表和索引的设计非常重要。当并发量比较大的时候,需要实现横向扩展,就需要基于分布式数据库,也是需要基于单库良好的表和索引设计。对于结构比较灵活的数据,可以使用MongoDB数据库,横向扩展能力比较好。对于大量的联合查询需求,可以使用ElasticSearch之类的搜索引擎来做,速度快,更加灵活。

 

第三个层次是中间件层,因为数据库层往往需要保证数据的不丢失以及一些事务,因而并发性能不可能非常大,所以我们经常说,数据库是中军大营,不能所有的请求都到这里来,因而需要一层缓存层,用来拦截大部分的热点请求。Memcached适合做简单的key-value存储,内存使用率比较高,而且由于是多核处理,对于比较大的数据,性能较好。但是缺点也比较明显,Memcached严格来讲没有集群机制,横向扩展完全靠客户端来实现。另外Memcached无法持久化,一旦挂了数据就都丢失了,如果想实现高可用,也是需要客户端进行双写才可以。Redis的数据结构比较丰富,提供持久化的功能,提供成熟的主备同步,故障切换的功能,从而保证了高可用性。另外微服务拆分以后,有时候处理一个订单要经过非常多的服务,处理过程会比较慢,这个时候需要使用消息队列,让服务之间的调用变成对于消息的订阅,实现异步处理。RabbitMQ和Kafka是常用的消息队列,当事件比较重要的时候,会结合数据库实现可靠消息队列。

 

第四个层次是基础服务层,有的时候成为中台层,将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口。这样上层可以根据业务需求,通过灵活的组合这些原子化接口,灵活的应对业务需求的变化,实现能力的复用,以及数据的统一管理,例如用户数据,支付数据,不会分散到各个应用中。另外基础服务层称为应用和数据库和缓存的一个分界线,不应该所有的应用都直接连数据库,一旦出现分库分表,数据库迁移,缓存选型改变等,影响面会非常大,几乎无法执行。如果将这些底层的变更拦截在基础服务层,上层仅仅使用基础服务层的接口,这样底层的变化会对上层透明,可以逐步演进。

 

第五个层次是业务服务层,或者组合服务层,大部分的业务逻辑都是在这个层面实现,业务逻辑比较面向用户,因而会经常改变,所以需要组合基础服务的接口进行实现。在这一层,会经常进行服务的拆分,实现开发独立,上线独立,扩容独立,容灾降级独立。微服务的拆分不应该是一个运动,而应该是一个遇到耦合痛点的时候,不断解决,不断演进的一个过程。微服务拆分之后,有时候需要通过分布式事务,保证多个操作的原子性,也是在组合服务层来实现的。

 

第六个层次是用户接口层,也即对终端客户呈现出来的界面和APP,但是却不仅仅是界面这么简单。这一层有时候称为接入层。在这一层,动态资源和静态资源应该分离,静态资源应该在接入层做缓存,使用CDN进行缓存。也应该UI和API分离,界面应该通过组合API进行数据拼装。API会通过统一的API网关进行统一的管理和治理,一方面后端组合服务层的拆分对APP是透明的,一方面当并发量比较大的时候,可以在这一层实现限流和降级。

 

为了支撑这六个层次,在上图的左侧是一些公共能力。

·      持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代,以及变更后保证功能不变的,不引入新的Bug。

·      服务发现和服务治理是微服务之间互相的调用,以及调用过程中出现异常情况下的熔断,限流,降级策略。

·      大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据,例如用户访问数据,用户下单数据,客服询问数据等,结合统一的中台,对数据进行分析,实现智能推荐。

·      监控与APM是基础设施的监控和应用的监控,发现资源层面的问题以及应用调用的问题。

 

作为一个云架构师还是很复杂的,千里之行,始于足下,让我们慢慢来。

 

二、了解云计算的历史演进与基本原理


在一头扎进云计算的汪洋大海之前,我们应该先有一个全貌的了解,有人说了解一个知识的起点,就是了解他的历史,也就是知道他是如何一步一步到今天的,这样如此庞大的一个体系,其实是逐步加进来的,这样的知识体系对我们来说,就不是一个冷冰冰的知识网,而是一个有血有肉的人,我们只要沿着演进的线索,一步一步摸清楚他的脾气就可以了。

 

如何把云计算讲的通俗易懂,我本人思考了半天,最终写下了下面这篇文章。

 

终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!

 

在这里,我把核心的要点在这里写一下:

 

第一:云计算的本质是实现从资源到架构的全面弹性。所谓的弹性就是时间灵活性和空间灵活性,也即想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。

资源层面的弹性也即实现计算、网络、存储资源的弹性。这个过程经历了从物理机,到虚拟化,到云计算的一个演进过程。

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架构层面的弹性也即实现通用应用和自有应用的弹性扩展。对于通用的应用,多集成为PaaS平台。对于自己的应用,通过基于脚本的Puppet, Chef, Ansible到基于容器镜像的容器平台CaaS。

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第二:大数据包含数据的收集,数据的传输,数据的存储,数据的处理和分析,数据的检索和挖掘等几个过程。

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当数据量很小时,很少的几台机器就能解决。慢慢的,当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题时,怎么办呢?这时就要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。

 

第三:人工智能经历了基于专家系统的计划经济,基于统计的宏观调控,基于神经网络的微观经济学三个阶段。

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三、开源软件是进阶的利器

 

架构师除了要掌握大的架构和理论之外,指导落地也是必备的技能,所谓既要懂设计模式,也要懂代码。那从哪里去学习这些良好的,有借鉴意义的,可以落地的架构实践呢?

 

这个世界上还是有很多有情怀的大牛的,尤其是程序员里面,他们喜欢做一件什么事情呢?开源。很多软件都是有闭源就有开源,源就是源代码。当某个软件做的好,所有人都爱用,这个软件的代码呢,我封闭起来只有我公司知道,其他人不知道,如果其他人想用这个软件,就要付我钱,这就叫闭源。但是世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去。大牛们觉得,这个技术你会我也会,你能开发出来,我也能,我开发出来就是不收钱,把代码拿出来分享给大家,全世界谁用都可以,所有的人都可以享受到好处,这个叫做开源。

 

非常建议大家了解,深入研究,甚至参与贡献开源软件,因为收益匪浅。

 

第一:通过开源软件,我们可以了解大牛们的架构原则,设计模式。

 

其实咱们平时的工作中,是很难碰到大牛的,他可能是你渴望而不可及的公司的员工,甚至在国外,你要想进这种公司,不刷个几年题目,面试个N轮是进不去的。即便进去了,他可能是公司的高层,每天很忙,不怎么见得到他,就算当面讨教,时间也不会很长,很难深入交流。也有的大牛会选择自主创业,或者是自由职业者,神龙见首不见尾,到了大公司都见不到。

 

但是感谢互联网和开源社区,将大牛们拉到了我们身边,你可以订阅邮件组,可以加入讨论群,可以看到大牛们的设计,看到很多人的评论,提问,还有大牛的回答,可以看到大牛的设计也不是一蹴而就完美的,看到逐渐演进的过程,等等。这些都是能够帮助我们快速提升水平的地方,有的时候,拿到一篇设计,都要查资料看半天,一开始都可能好多的术语都看不懂,没关系肯下他,当你看blueprints越来越顺畅的时候,你就进步了。

 

第二:通过开源软件,我们可以学习到代码级的落地实践。

 

有时候我们能看到很多大牛写的书和文章,也能看到很多理论的书籍,但是存在一个问题是,理论都懂,但是还是做不好架构。这是因为没有看到代码,所有的理论都是空中楼阁,当你到了具体的代码设计层面,那些学会的设计模式,无法转化为你自己的实践。

 

好在开源软件的代码都是公开的,凝结了大牛的心血,也能够看到大牛在具体落地时候的取舍,一切那么真实,看得见,摸得着。通过代码进行学习,配合理论知识,更容易获得第一手的经验,并且在自己做设计和写代码的时候,马上能够映射到可以参考的场景,让我们在做自己的系统的时候,少走弯路。

 

第三:通过开源软件,我们可以加入社区,和其他技术人员在同一背景下共同进步

 

大牛我们往往不容易接触到,正面讨论技术问题的时间更是难能可贵,但是没有关系,开源软件构建了一个社区,大家可以在一起讨论,你是怎么理解的,别人是怎么理解的,越讨论越交流,越明晰,有时候和比你经验稍微丰富一点的技术人员交流,可能比直接和大牛对话更加有直接作用。大牛的话可能让你消化半天,依然不知所云,大牛可能觉得很多普通人觉得的难点是显而易见的,不屑去解释。但是社区里面的技术人员,可能和你一样慢慢进步过来的,知道哪些点是当年自己困惑的,如果踩过这一个个的坑,他们一点拨,你就会豁然开朗。

 

而且每个人遇到的具体情况不同,从事的行业不同,客户的需求不同,因而软件设计的时候考虑的因素不同,大牛是牛,但是不一定能够遇到和你一样的场景,但是社区里面,有你的同行业的,背景相近的技术人员,你们可以讨论出符合你们特定场景的解决方案。

 

第四:通过开源软件,我们作为个人,比较容易找到工作

 

我们面试的时候,常常遇到的问题是,怎么能够把在原来工作中自己的贡献,理解,设计,技术能力。其实我发现很多程序员不能很好的做的这一点,所以造成很多人面试很吃亏。原因之一是背景信息不对称,例如原来面临的业务上很难的问题,面试官由于不理解背景,而且短时间解释不清楚,而轻视候选人的水平,我也遇到过很多面试官才听了几分钟,就会说,这不挺简单的,你这样这样不就行了,然后彻底否定你们一个团队忙了三年的事情。原因之二是很多有能力的程序员不会表达,导致真正写代码的说不明白,可能原来在公司里面一个绩效非常好,一个绩效非常差,但是到了面试官那里就拉平了。原因之三是新的公司不能确定你在上家公司做的工作,到这一家都能用的,例如你做的工作有30%是和具体业务场景相关的,70%是通用技术,可能下家公司只会为你的通用技术部分买单。

 

开源软件的好处就是,参与的人所掌握的技能都是通的,而且大家在同一个上下文里面对话,面试官和候选人之间的信息差比较少。掌握某个开源软件有多难,不用候选人自己说,大家心里都有数。

 

对于很多技术能力强,但是表达能力较弱的极少数人员来讲,talk is cheap, show me the code,代码呈上去,就能够表现出实力来了,而且面试官也不需要根据短短的半个小时了解一个人,可以做很多背景调查。

 

另外由于掌握的技术的通用的,你到下一家公司,马上就能够上手,几乎不需要预热时间,对于双方都有好处。

 

第五:通过开源软件,我们作为招聘方,比较容易招到相应人员。

 

如果在创业公司待过的朋友会了解到创业公司招人很难,人员流失很快,而且创业公司往往对于开发进度要求很快,因为大家都在抢时间。因而开源软件对于招聘方来讲,也是好消息。首先创业公司没办法像大公司一样,弄这么多的技术大牛,自己完全落地一套自己的体系,使用开源软件快速搭建一套平台先上线是最好的选择。其次使用开源软件,会使得招聘相对容易,市场上火的开源软件会有大批的从业者,参与各种论坛和社区,比较容易挖到人。最后,开源软件的使用使得新人来了之后没有预热时间,来了就上手,保证开发速度。

 

那如何快速上手一款开源软件呢?我写了一篇文章

 

如何快速上手一款开源软件

 

在这篇文章中,我总结了九个步骤。

 

·      一、手动安装起来,一定要手动

·      二、使用一下,推荐XXX in Action系列

·      三、读文档,读所有的官方文档,记不住,看不懂也要读下来

·      四、了解核心的原理和算法,推荐XXX the definitive guide系列

·      五、看一本源码分析的书,会让你的源码阅读之旅事半功倍

·      六、开始阅读核心逻辑源代码

·      七、编译并Debug源代码

·      八、开发一个插件,或者对组件做少量的修改

·      九、大量的运维实践经验和面向真实场景的定制开发

 

所以做一个云架构师,一定不能脱离代码,反而要不断的拥抱开源软件。

 

四、了解Linux基础知识

 

作为一个云架构师,首要的一点,就是要熟悉Linux的基础知识,基本原理了。

说到操作系统,一般有三个维度,一个是桌面操作系统,一个是移动操作系统,一个是服务器操作系统。

 

Stack Overflow Developer Survey 2018有这样一个统计,对于开发人员来说,桌面操作系统的排名是Windows,MacOS,Linux,所以大部分人平时的办公系统都是windows。

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当然因为办公的原因,平时使用windows的比较多,所以在学校里,很多同学接触到的操作系统基本上都是Windows,但是一旦从事计算机行业,就一定要跨过Linux这道坎。

 

根据今年W3Techs的统计,对于服务器端,Unix-Like OS占到的比例为近70%。所谓Unix-Like OS 包括下图的Linux,BSD等一系列。

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从这个统计可以看出,随着云计算的发展,软件SaaS化,服务化,甚至微服务化,大部分的计算都是在服务端做的,因而要成为云架构师,就必须懂Linux。

 

随着移动互联网的发展,客户端基本上以androidios为主,下图是Gartner的统计。Android是基于Linux内核的。因而客户端也进入了Linux阵营,很多智能终端,智能设备等开发职位,都需要懂Linux的人员。

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学习Linux主要包含两部分,一个是怎么用,一个是怎么编程,背后原理是什么。

 

对于怎么用,上手的话,推荐《鸟哥的Linux私房菜》,按着这个手册,就能够学会基本的Linux的使用,如果再深入一点,推荐《Linux系统管理技术手册》,砖头厚的一本书,是Linux运维手边必备。

 

对于怎么编程,上手的话,推荐《UNIX环境高级编程》,有代码,有介绍,有原理,如果对内核的原理感兴趣,推荐《深入理解LINUX内核》。

 

Linux的架构如下图

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我们知道,一台物理机上有很多的硬件,最重要的是CPU,内存,硬盘,网络,但是一个物理机上要跑很多的程序,这些资源应该给谁用呢?当然是大家轮着用,谁也别独占,谁也别饿死。为了完成这件事情,操作系统的内核就起到了大管家的作用,将硬件资源分配给不同的用户程序使用,并且在适当的时间将资源拿回来,再分配给其他的用户进程,这个过程称为调度。

 

操作系统的功能之一是系统调用

 

当用户程序想请求资源的时候,需要调用操作系统的系统调用接口,这是内核和用户态程序的分界线,就像你要打车,要通过打车软件的界面,下发打车指令一样,这样打车软件才会给你调度一辆车。

 

操作系统的功能之二是进程管理

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当一个用户进程运行的时候,内核为他分配的资源,总要有一个数据结构保存,哪些资源分配给了这个进程。分配给这个进程的资源往往包括打开的文件,内存空间等。

             

操作系统的功能之三是内存管理

 

每个进程有独立的内存空间,内存空间是进程用来存放数据的,就像一间一间的仓库。为了进程使用方便,每个进程内存空间,在进程的角度来看都是独立的,也即都是从0号仓库,1号仓库,一直到N号仓库,都是独享的。但是从操作系统内核的角度来看,当然不可能独享,而是大家共享,M号仓库只有一个,你用他就不能用,这就需要一个仓库调度系统,将用户进程的仓库号和实际使用的仓库号对应起来,例如进程1的10号仓库,对应到真实的仓库是110号,进程2的20号仓库,对应到真实的仓库是120号。

 

操作系统功能之四是文件系统

 

对于Linux来讲,很多东西都是文件,例如进程号回对应一个文件,建立一个网络连接也对应一个文件。文件系统多种多样,为了能够统一适配,有一个虚拟文件系统的中间层VFS。

 

操作系统功能之五是设备管理

 

设备分两种,一种是块设备,一种是字符设备,例如硬盘就是块设备,可以格式化为文件系统,再如鼠标和键盘的输入输出是字符设备。

 

操作系统功能之六是网络管理

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其实对于Linux来讲,网络也是基于设备和文件系统的,但是由于网络有自己的协议栈,要遵循TCP/IP协议栈标准。

 

             

对于Linux的基础知识方面,我写了几篇文章如下。

 

图说Linux进程

图说Linux进程之二

图说Linux进程之三

图解Linux文件系统

图解Linux系统调用

Linux的虚拟文件系统VFS

图解Linux的Socket

 

五、了解数据中心和网络基础知识

 

云平台当然会部署在数据中心里面,由于数据中心里面的硬件设备也是非常专业的,因而很多地方机房部门和云计算部门是两个部门,但是作为一个云架构师,需要和机房部门进行沟通,因而需要一定的数据中心知识,在数据中心里面,最难搞定的是网络,因而这里面网络知识是重中之重。

 

下面这个图是一个典型的数据中心图。

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最外层是Internet Edge,也叫Edge Router,也叫Border Router,它提供数据中心与Internet的连接。

 

第一层core network,包含很多的core switches

 

·      Available Zone同Edge router之间通信

·      Available Zone之间的通信提供

·      提供高可用性连接HA

·      提供Intrusion Prevention Services

·      提供Distributed Denial of Service Attack Analysis and Mitigation

·      提供Tier 1 Load Balancer

 

第二层也即每个AZ的最上层,我们称为Aggregation layer。

第三层是access layer,就是一个个机架的服务器,用接入交换机连接在一起。

这是一个典型的三层网络结构,也即接入层、汇聚层、核心层三层。

对于数据中心,我写了几篇文章

 

数据中心长啥样?

高可用性的几个级别

当客户在说要安全的时候,客户在想什么?

 

除了数据中心以外,哪怕是做应用架构,对于网络的了解也是必须的。

云架构说到底是分布式架构,既然是分布式,就是去中心化的,因而就需要系统之间通过网络进行互通,因而网络是作为大规模系统架构绕不过去的一个坎。

对于网络的基本原理,推荐书籍《计算机网络-严伟与潘爱民译》,《计算机网络:自顶向下方法》。

对于TCP/IP协议栈的了解,推荐书籍《TCP/IP详解》,《The TCP/IP Guide》

对于网络程序设计,推荐书籍《UNIX网络编程》

如果你想了解网络协议栈的实现,推荐书籍《深入理解LINUX网络内幕》

这里还自我推荐一下本人写的极客时间专栏《趣谈网络协议》。

极客时间《趣谈网络协议》:小说一样的网络协议入门课

 

其中有个综合场景,串起来所有的网络协议。

用双十一的故事串起碎片的网络协议(下)

用双十一的故事串起碎片的网络协议(中)

用双十一的故事串起碎片的网络协议(上)

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六、基于KVM了解计算虚拟化

当物理机搭建完毕之后,接下来就是基于物理机上面搭建虚拟机了。

 

没有了解虚拟机的同学,可以在自己的笔记本电脑上用VirtualBox或者Vmware创建虚拟机,你会发现,很容易就能在物理机的操作系统之内再安装多个操作系统,通过这种方式,你可以很方便的在windows办公系统之内安装一个Linux系统。从而保持LInux系统的持续学习。

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前面讲linux操作系统的时候,说到操作系统,就是整个系统的管家。应用程序要申请资源,都需要通过操作系统的系统调用接口,向操作系统内核申请将CPU,内存,网络,硬盘等资源分配给他。

 

这时候你会发现,虚拟机也是物理机上的一个普通进程,当虚拟机内部的应用程序申请资源的时候,需要向虚拟机的操作系统请求。然而虚拟机的操作系统自己本身也没有权限操作资源,因而又需要像物理机的操作系统申请资源。这中间要多一次翻译的工作,完成这件事情的称为虚拟化软件。例如上面说的VirtualBox和Vmware都是虚拟化软件。

 

但是多一层翻译,就多一层性能损耗,如果虚拟机里面的每一个操作都要翻译,都不能直接操作硬件,性能就会差很多,简直没办法用,于是就出现了上图中的硬件辅助虚拟化,也即通过硬件的特殊配置,例如VT-x和VT-d等,让虚拟机里面的操作系统知道,他不是一个原生的操作系统了,是一个虚拟机的操作系统,不能按照原来的模式操作资源了,而是通过特殊的驱动以硬件辅助的方式抄近道操作物理资源。

 

刚才说的是桌面虚拟化,也就是在你的笔记本电脑上,在数据中心里面,也可以使用Vmware进行虚拟化,但是价格比较贵,如果规模比较大,会采取开源的虚拟化软件qemu-kvm。

             

对于qemu-kvm来说,和上面的原理是一样的,其中qemu的emu是emulator的意思,也即模拟器,就是翻译的意思。KVM是一个可以使用CPU的硬件辅助虚拟化的方式,而网络和存储的,需要通过特殊的virtio的方式,提供高性能的设备虚拟化功能。

要了解虚拟化的基本原理,推荐书籍《系统虚拟化——原理与实现》

要了解KVM,推荐两本书籍《KVM Virtualization Cookbook》和《Mastering KVM Virtualization》。

另外KVM和qemu的官方文档也是必须要看的,还有Redhat的官网很多文章非常值得学习。

对于虚拟化方面,我写了以下的文章。

我是虚拟机内核我困惑?!

Qemu,KVM,Virsh傻傻的分不清

裸用KVM创建虚拟机,体验virtualbox为你做的10件事情

KVM虚拟机镜像那点儿事,qcow2六大功能,内部快照和外部快照有啥区别?

KVM半虚拟化设备virtio及性能调优最佳实践

我的虚拟机挂了!怎么把镜像里面的数据找回来?

不仅Docker有镜像,KVM也有多种方式操作镜像

 

七、基于Openvswitch了解网络虚拟化

 

当虚拟机创建出来了,最主要的诉求就是要能上网,他能访问到网上的资源,如果虚拟机里面部署一个网站,也希望别人能够访问到他。

这一方面依赖于qemu-KVM的网络虚拟化,将网络包从虚拟机里面传播到虚拟机外面,这需要物理机内核转换一把,形成虚拟机内部的网卡和虚拟机外部的虚拟网卡。

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另外一方面就是虚拟机的网络如何能够连接到物理网络里面。物理网络常常称为underlay network,虚拟网络常常称为overlay network,从物理网络到虚拟网络称为网络虚拟化,能非常好的完成这件事情的是一个叫Openvswitch的虚拟交换机软件。

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Openvswitch会有一个内核驱动,监听物理网卡,可以将物理网卡上收到的包拿进来。虚拟机创建出来的外部的虚拟网卡也可以添加到Openvswitch上,而Openvswitch可以设定各种的网络包处理策略,将网络包在虚拟机和物理机之间进行传递,从而实现了网络虚拟化。

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对于Openvswitch,我主要是通过官方文档进行研究,写下了这个系列。

 

Openvswitch的入门篇

通俗说Openvswitch

 

Openvswitch的操作篇

玩转Openvwitch第一站:Manager和SSL

玩转Openvwitch第二站:Bridge和Controller

玩转Openvwitch第四站:Bridge和Mirror

玩转Openvwitch第五站:Port和VLAN

玩转Openvwitch第六站:Port和Bond

玩转Openvwitch第七站:Port和QoS

玩转Openvswitch第八站:Interface和Tunnel (下)

玩转Openvswitch第八站:Interface和Tunnel (上)

玩转Openvswitch第十站:Flow Table

玩转Openvswitch之综合篇

 

Openvswitch的代码分析篇

Openvswitch总体架构与代码结构

从Openvswitch代码看网络包的旅程



相关阅读:云架构师进阶攻略(2)

云架构师进阶攻略(3)

 


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