ref: https://ably.com/blog/no-we-dont-use-kubernetes
八月第一篇,就來個有趣的文章,來看看 ably 這間 SaaS 公司為什麼沒有使用 Kubernetes,不但當前沒有使用,甚至短期未來內都不會想要使用
更是直接的說如果你有興趣來加入團隊,千萬不要把將 Kubernetes 導入到團隊中是一個可能發生的事情。
我個人覺得這篇文章滿好的,因為是認真的去比較導入 Kubernetes 帶來的改變,而這些改變對團隊來說到底是可接受還是不可接受
而不是所謂的人云亦云,人家要我也要,人家不要我也不要...
文章分成兩部分,前述介紹當前 Ably 的環境架構是什麼,而半部分則是很技術的去探討如果導入 Kubernetes 帶來的好處與壞處是什麼
最終權衡比較之下,會發現導入 Kubernetes 沒有帶來實質上的好處。
文章開頭先簡述了一下 Kubernetes 這幾年的風潮,從最初 Google Borg 的開發開始談起,作者特別提到當初 Borg 的用法可是將一堆實體機器給搭建出一個 Private Cloud 的叢集給團隊使用,
而目前 Kubernetes 更多的用法則是搭建於 Public Cloud 上面的虛擬機器中,透過將 Kubernetes 部署到這些不同的 Cloud Provider 似乎帶來了介面統一的結果,對於 DevOps 人員來說
不同 Cloud Provider 如今看起來都是 Kubernetes 的樣貌。
Ably 目前到底怎麼部署應用程式
Ably 主要使用 AWS 作為其 Cloud Provider,並且於 EC2 機器上使用 docker/container 來部署團隊中的應用程式。
作者團隊中沒有使用任何已知的 Orchestration 服務來管理多節點上的 docker/container,取而代之的則是每個 VM 開機後則會根據 autoscaling group 的機制來判斷
每個機器應該要部署哪種 container/docker。
對於 Ably 來說,團隊中沒有任何 scheduler 相關的服務來調度各種服務,這意味每個 VM 就代表一種服務,所以將 VM 上的服務從 Core 轉換成 frontend 這種行為不會發生。
今天需要針對需求轉換服務時就以 VM 為基準來整批換掉即可。
每個節點上面都會有一個輕量的監控服務,用來確保運作的 Container 如果掛掉後可以被重啟,甚至如果當前運行的版本不符合需求時也能夠將該服務給停止。
流量方面,因為每個 Autoscaling Group 就代表一個服務,所以直接使用 NLB 與 Target Group 來將流量導入該 Autoscaling Group 即可。
至於容器與容器之間的內部流量(譬如 k8s service 等)作者認為也不是太大問題,畢竟每個機器本身都會被 VPC 賦予一個 IP 地址,所以使用上沒有什麼太大的問題。
接下來作者從幾個層次去探討當前設計與使用 Kubernetes 帶來的改變,分別有 (原文很多,這邊摘要不然文章會太長)
題外話,由於 Ably 的 Infra Team 數量有限,所以要考慮 K8s 只會考慮 K8s Service,如 EKS。
1. Resource Management
Ably:
a. 根據服務的需求來決定每個服務要用到的 VM 等級
b. 不需要去煩惱如何處理將多個小服務給部署到一個適合的大 VM 中
c. 作者稱這種行為其實就是 AWS 官方強調的 Right Sizing, 譬如只能跑兩個 Thread 的服務不需要 16vCPUs, 久久寫一次硬碟的服務也不需要一個 90,000 IOPS 的 SSD
d. 選擇一個正確的元件來搭建一個符合服務的 VM 讓團隊可以控制成本同時也減少額外的管理負擔
K8s:
a. 必須要使用一個比較強大等級的 EC2 VM,畢竟上面要透過 Container 部署很多服務
b. 針對那些需要小資源的服務來說,透過這種方式能夠盡可能的榨乾機器的資源,整體效能使用率會更好
c. 但是針對資源量沒有很辦法明確定義的服務則是會盡可能地去吃掉系統上的資源,這種被稱為 nosy neighbors 的常見問題已經不是首次出現了, Cloud Provider 本身就需要針對 VM 這類型的服務去思考如何處理資源使用,而 Cloud Provider 都有十年以上的經驗再處理這一塊
而所有 Kubernetes 的使用者則必須要自己去處理這些。
d. 一個可能的作法則是一個 VM 部署一個服務,不過這個做法跟團隊目前的作法已經完全一致,所以就資源管理這一塊,團隊看不到使用 Kubernetes 的優勢。
2. Autoscaling
Ably:
a. EC2 VM 本身可以藉由 Autoscaling Group 來動態調整需求
b. 有時候也是會手動的去調整 EC2 的數量,基本上手動跟自動是互相輔佐的
c. 團隊提供的是 SaaS 服務,所以其收費是針對客戶實際上用多少服務來收,如果開了過多 EC2 VM,則很多不要的花費與開銷都是團隊要自行吸收
d. 團隊需要一個盡可能有效率的方式能夠即使遇到流量暴衝時也能夠保證良好的服務的機制
K8s:
a. 可以透過不少方式來動態調整 Container 的數量,
b. 甚至可以透過 Cluster autoscaler 來針對節點進行調整,根據需求關閉節點或是產生更多節點
c. 動態關閉節點的有個問題是關閉節點時通常會選擇盡可能閒置的節點,但是閒置並不代表沒有任何服務部署再
上面,因此該節點上的 Container 都要先被轉移到其餘節點接者該目標節點才可以被正式關閉。這部分的邏輯作者認為相對複雜
d. 整體來說,k8s 有兩個動態調整的部分,動態節點與動態服務,而現有的架構只有一個動態節點。所以使用 k8s 則會讓問題變得更多更複雜。
3. Traffic Ingress
Ably:
a. Traffic Ingress 基本上每個 cloud provider 都提供了很好的解決方案,基本上團隊只要能夠維持每個服務與背後的機器的關係圖,網路流量基本上都沒有什麼需要團隊管理的。
b. 使用者會透過直接存取 NLB 或是透過 CloudFront 的方式來存取團隊內的服務
K8s:
a. EKS 本身可以透過 AWS VPC CNI 使得每個 Container 都獲得 VPC 內的 IP,這些 IP 都可以讓 VPC 內的其他服務直接存取
b. 透過 AWS LB Controller,這些 Container 可以跟 AWS LB 直接整合,讓封包到達 LoadBalancer 後直接轉發到對應的 Container
c. 整體架構並不會比團隊目前架構複雜
d. 唯一缺點大概就是這個解決方案是完全 AWS 綁定,所以想要透過 k8s 來打造一個跨 Cloud Provider 的統一介面可能就會遇到不好轉移的問題。
4. DevOps
Ably:
a. 開發團隊可以透過簡單的設定檔案來調整部署軟體的版本,後續相關機制就會將 VM 給替換掉,然後網路流量也會自然的導向新版服務
K8s:
a. 開發團隊改使用 Kubernetes 的格式來達到一樣的效果,雖然背後運作的方式不同但是最終都可以對開發團隊帶來一樣的效果。
上次四個分析基本上就是,使用 k8s 沒有帶來任何突破性的好處,但是 k8s 本身還有其他的功能,所以接下來作者想看看 k8s 是否能夠從其他方面帶來好處
Multi-Cloud Readiness
作者引用兩篇文章的內容作為開頭,「除非經過評估,否則任何團隊都應該要有一個跨 Cloud-Provider 的策略」
作者表明自己團隊的產品就是那個經過評估後斷言不需要跨 Cloud Provider 策略的團隊,同時目前沒有往這個方向去追求的打算。
同時作者也不認為 K8s 是一個能夠有效達成這個任務的工具。舉例來說,光 Storage 每家的做法都不同,而 K8s 沒有辦法完全將這些差異性給抽象畫,這意味者開發者終究還是要針對這些細節去處理。
Hybrid Cloud Readiness
管理混合雲(Public Cloud + Private Cloud based on Bare-Metal servers)是作者認為一個很合理使用 K8s 的理由,畢竟這種用法就跟當初 Google Borg 用法一致,是經過驗證可行的。
所以 Ably 如果有計畫要維護自己的資料中心時,底層就會考慮使用 Kubernetes 來管理服務。畢竟這時候沒有任何 Cloud Provider 提供任何好像的功能。
不過 Ably 目前沒有任何計畫,所以這個優點也沒有辦法幫助到團隊
Infrastructure as Code
團隊已經大量使用 Terraform, CloudFormation 來達成 IaC,所以透過 k8s YAML 來維護各種架構不是一個必要且真的好用的方式。
Access to a large and active community
另外一個很多人鼓吹 K8S 的好處就是有龐大的使用者社群,社群內有各種問題分享與探討。
作者認為
a. AWS 的使用者社群數量是高於 Kubernetes
b. 很多情況下,一個迭代太快速的產品其實也不一定對團隊有太大的幫助。
c. 很多人都使用 k8s,但是真正理解 k8s 的人微乎其微,所以想要透過社群來幫忙解決問題其實比你想像的還要難,畢竟裡面的問題太雜,很多時候根本很難找到一個真正有效的答案。
Added Costs of Kubernetes
為了轉移到 K8s, 團隊需要一個全新的 team 來維護 k8s 叢集以及使用到的所有基本服務。舉例來說,EKS, VPN CNI, AWS LB 帶來的網路好處並不是啟動 EKS 就會有的,
還必須要安裝相關的 Controller 並且進行設定,這些都是額外的維運成本。
如果找其他的服務供應商來管理 Kubernetes,這意味公司就要花費更多的$$來處理,所以對團隊來說,金錢與工作量都會提高,不同的解決方式只是這兩個指標的比例不同而已。
結論:
1. Ably 覺得 Kubernetes 做得很好,但是團隊目前沒有任何計畫去使用它,至少目前這階段沒有看到任何實質好處
2. 仔細評估後會發現,導入 k8s 其實也會帶出不少管理上的問題,反而並沒有減輕本來的負擔
ip封包格式 在 經濟部工業局 Facebook 的最讚貼文
惡意封包入侵檢測,揪出網路攻擊與異常行為!
🏆#InnoServe競賽 #得獎作品分享part11
⚠近年來 #資安事件 層出不窮
光是台灣一年下來發生的惡意攻擊事件
所造成的損失就高達8100億元😱
這樣的天文數字明確的指出資安防範的重要性
因此如何防禦及偵測惡意封包行為
無疑是一個重大的課題!
🕵♀作品名稱:惡意封包入侵檢測
🕵♀作品簡介:網路溝通的最小單位為「#封包」,只要有在網路上傳送相關訊息,便有封包的留存,本作品將架設一網頁並開啟封包監測,針對網頁所有的訪問進行監控,並將封包轉換為特定格式,交給本作品訓練好的機械學習模型,並將結果顯示出來,若發生相關惡意封包行為事件,則跳出含IP相關資訊、攻擊類別的警訊,並記錄log同時通知網站管理員。
🕵♀獲獎:🥉資訊應用組十 第三名
🕵♀指導老師:郭文中老師 (國立雲林科技大學)
🕵♀得獎團隊:王佑誠、蘇桓志
想了解更多,請上「InnoServe競賽」官網
→https://innoserve.tca.org.tw/
ip封包格式 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
[專欄]物聯網帶來的減肥運動
【作者 陸向陽】
2015年10月26日 星期一
電子工程、半導體、資通訊產業為了儘快讓物聯網時代到來,已對現有多種主流技術作了許多調整設定,筆者觀察檢視了這些改變後,大體可以用「減肥、輕量化Light Weight」等字詞來形容。
例如ZigBee打從2004年就開始發展,但原有傳輸設計一次最多只能傳遞128Bytes的封包資料,如此無法支援IPv6協定,而IPv6幾乎是物聯網的必備,因為IPv4幾乎用盡,要讓東西(Thing)可以上網,肯定要更多的IP。
針對此,業界提出6LoWPAN(IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks),將原有的IPv6協定進行減肥,把一些比較細膩的表達資訊捨棄,把一些重複表達的資訊捨棄,終於能擠入128Bytes的現有傳輸模式中,進行傳遞。
在6LoWPAN之後有人提出uIP的微型化IP協定(主要為Cisco與Atmel所提),以及lwIP的輕量化IP協定,同樣是著眼於嵌入式系統需求,而後因物聯網觀念興起而更被看重,如近期知名的ESP8266晶片即宣布支援lwIP。
類似的,LTE過往總追求高資料傳輸率,不斷推出更快速的終端裝置類別(Category),從Category 1一路到Category 15,但為了因應物聯網,開始訂立退化性標準的Category 0,速率從10.3Mbps~3,916.6Mbps降至1Mbps,後續更將降至200kbps。
協定方面還有更多的輕量化工作,例如業界提出CoAP(Constrained Application Protocol)協定,也是一種輕量化的作法,其傳輸上採行UDP(User Datagram Protocol)協定,而非TCP(Transmission Control Protocol)協定,此也有助於減少資料傳輸量,雖然這些輕量化也帶來一些犧牲,例如UDP協定不似TCP具備連線狀態,但對於不是很嚴謹的應用,這些犧牲尚能接受。
往CoAP的更上層,是應用資料的傳遞,此方面一樣有輕量化的工程,過往是以XML(eXtensible Markup Language)格式來傳遞各種不同欄位、屬性的資料,但XML格式使封包量大增,1MB原生實質資料,改以XML格式表達後,可能增至4~10MB資料量。
因此,業界提出JSON(JavaScript Object Notation)格式,以便在某些應用場合取代XML,有效減少傳輸量,目前許多新的物聯網技術也積極支援JSON格式,如Google提出的Weave協定也支援JSON格式,MediaTek的雲端物聯網服務MCS(MediaTek Cloud Services)也支援JSON。
另外,為了管理物聯網的裝置,OMA(Open Mobile Alliance)提出其M2M的裝置管理協定,稱為OMA Lightweight M2M,從協定名稱也已看到「Lightweight,輕量」字樣,簡稱LWM2M。
再者,由IBM內部研究提出的MQTT(MQ Telemetry Transport)協定,也因為輕量特性而在近年來受到重視,很多雲端大廠多開始支援MQTT,例如Facebook的傳訊功能Facebook Messenger即採行MQTT,或2015年10月Amazon的AWS (Amazon Web Services)也支援MQTT。
由此可知,物聯網協定不單只有產業聯盟的相互較勁,如AllSeen、OIC、Apple HomeKit、ECHONET Lite(由名稱也可看出已進行輕量化)、Google Weave等的叫戰之外,還需要對現行協定進行簡化,而越是輕量則越有潛在普及機會,因為再初階入門規格的硬體也能採行。
幸運的是,這些輕量化的標準,是針對各環節進行輕量化,相互之間的衝突性不高,或即便是屬於同一類型、同一取向的協定,至目前為止也沒有高度的敵對競爭態勢。
即便克服了運算負荷、傳輸負荷問題,挑戰也還沒結束,現行傳輸站能否負荷,也是個問題,所謂傳輸站包含LTE基地台、家用Wi-Fi路由器等,Google為此提出高價、高規格的OnHub路由器,宣稱同時間可服務128個裝置的連線。
而LTE後續的5G,也明訂每平方公尺的覆蓋範圍內都能支援服務,也就是每平方公里要能支援100萬個裝置節點連線傳輸,這將成為下一個重要挑戰。
附圖:在6LoWPAN之後有人提出uIP的微型化IP協定,以及lwIP的輕量化IP協定,同樣是著眼於嵌入式系統需求...
資料來源:https://www.ctimes.com.tw/…/%E7%89%…/MQTT/1510261752UN.shtml
ip封包格式 在 網路規劃與管理技術:TCP 封包格式 - YouTube 的推薦與評價
網路規劃與管理技術:TCP 封包格式. 963 views963 views. Sep 18, 2018 ... 05 成為看起來很強的後端:網路是如何運作的-TCP/ IP 四層模型. Web 實驗室. ... <看更多>