系统管理员一致认为：部署和管理大型分布式系统非常复杂。如果您有数百个应用程序，则很难手动执行所有操作。为了克服这个问题，容器技术已被广泛应用于各种行业的大规模分布式系统中。
容器是打包应用程序及其依存关系的软件部署单元。容器技术对于数据分发服务（Data Distribution Service?）系统可能很有用，尤其是在您拥有大型系统并且需要远程部署、更新和扩展它的情况下。在这方面，RTI公司已经探索Docker和Kubernetes已有相当一段时间了。
作为RTI研究团队内工作的一部分，我们还一直在评估Kubernetes集群内DDS的性能，以帮助确定客户是否应该注意任何问题。在我的两部分博客的第一部分中，这里将讨论什么是Kubernetes，以及它与DDS的关系。
什么是Kubernetes？
Kubernetes（k8s）是用于容器化应用程序的编排平台。什么是业务流程平台？编排平台是一组服务，可帮助部署和管理分布式节点和应用程序。具体来说，它通过向上和向下缩放、执行更新和回滚，自我修复等方法来帮助管理分布式应用程序。目前，k8s是容器编排的实际标准，它是Google开发的一个开源项目，并且目前由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）管理。
您可能听说过Docker。k8与Docker有何关系？k8和Docker是互补技术。Docker是当前使用最广泛的容器引擎技术，因此使用Docker开发和打包然后使用k8来管理这些容器是很常见的。
Kubernetes体系结构
要使用k8s，首先需要设置k8s集群，否则，如果已经有一个集群，则需要访问该集群。如果您没有集群，请签出kubeadm来设置分布式集群，或者查看minikube来本地设置。使用这些工具非常容易。
k8s集群是什么样的？如图1所示，每个k8s集群至少由一个主节点和多个工作节点组成。主服务器充当集群的控制平面。每个工作程序节点管理一个容器运行时，例如Docker；它处理容器的生命周期操作，例如拉容器图像，启动和停止容器。每个工作节点还具有一个称为kubelet的代理，该代理与主服务器进行通信以进行容器编排。
一旦您的k8s集群启动并运行，就可以通过k8s命令行工具kubectl将k8s清单文件发送到主服务器来部署容器。
图1． Kubernetes的概念和架构
Kubernetes网络
现在，让我解释一下k8的网络模型，因为这将是与DDS最为相关的主题。K8s使用Docker作为默认的容器引擎，但是其联网方法不同于Docker的默认方法。
k8s引入了一个称为“ pod”的新概念作为其可部署单元。容器是具有共享存储／网络的一个或多个容器的集合。每个Pod都有自己直接可访问的IP地址，因此，您无需像处理Docker那样处理容器与主机之间的映射端口。
该网络模型创建了一个干净的，向后兼容的模型，在其中可以将Pod视为物理主机。Kubernetes的网络模型具有以下基本要求：
· 所有容器无需网络地址转换（NAT）即可与所有其他容器通信。
· 所有节点都可以在没有NAT的情况下与所有容器通信（反之亦然）。
· 容器所看到的IP与其他人所看到的IP是相同的。
从中我们得到的启发
与单独使用Docker相比，k8s网络模型更适合DDS。 DDS参与者交换其IP地址以进行点对点通信，因此DDS在没有NAT的网络上可以更好地工作。
DDS发现服务对于k8s非常有用。 Pod的IP地址不可靠，因为它们的IP地址是在创建时动态分配的。因此，通常将Pod缝合到具有可靠IP地址和DNS名称的“ k8s服务”中。然后，k8s服务负载平衡了缝合后端后端的网络流量。使用DDS发现服务，您不需要k8s服务，因为DDS窗格可以通过主题发现并建立彼此的连接，从而抽象出基于IP的通信。这将允许DDS Pod在无需k8s服务的情况下进行发现和通信，从而解决了IP不可靠性问题。
k8s提供了一组不错的功能，用于部署，更新，扩展和自我修复分布式应用程序。尽管这是事实，但可能难以完全理解和利用所有功能。我们真的需要k8来管理DDS应用程序吗？我会说并不是每个系统都需要它。但是，如果您的系统是：
1． 大规模的数百个节点和应用程序。
2． 利用容器包装应用程序。
3． 需要自动缩放和自我修复功能。
使用k8s的自我修复功能的一个问题是，检测和启动新容器可能要花费一分钟或更长时间。此恢复时间不会影响群集的无状态应用程序，但是会严重影响有状态的应用程序。作为RTI研究团队当前工作的一部分，我们一直在研究为关键应用程序支持自我修复的机制，这些机制有可能将恢复时间缩短到100毫秒以下。
在本博客的下一部分中，我将以RTI PerfTest为例，分享在k8s集群中部署DDS应用程序的特定说明和配置。如果您对此主题感兴趣，请检查一下！
关于作者
Kyoungho An是Real－Time Innovations（RTI）的高级研究工程师。他在分布式实时嵌入式系统方面拥有10年的经验。他的研究兴趣包括发布／订阅中间件，以及分布式系统的部署和监视。他曾担任首席研究员，领导过多个由DOD和DOE资助的研究项目。他在期刊和会议上发表了针对分布式基于事件的系统，中间件和网络物理系统的研究论文。他拥有博士学位。范德比尔特大学计算机科学博士学位。