云原生浪潮下，容器技术是串联起整个云原生世界的关键一环。
近日，IDC发布的《PRC SDC Market Overview and Analysis, 2020H2/2020》报告显示，华为云以24.3%的市场份额，斩获中国容器软件市场第一。
下面，我们从技术角度分析，华为云为什么能领跑容器软件市场。
容器是什么？
从字面上看，这是一个用于盛放某种东西的器具，实际也是如此，容器技术可以将软件的程序代码和依赖项打包起来，让其与实际运行的环境隔离，哪里需要搬哪里，比如在数据中心、个人电脑上部署运行。
这个概念有点像老大哥虚拟机，但是两者的相似点仅仅在于：提供独立的环境运行软件。在基因、容器和上帝中，作者从哲学化的视角谈了程序员创造的虚拟世界，也点出了两者的异曲同工之妙：Docker容器技术和VM虚拟机从技术原理上看，是完全不同的路线，连实现思路都不一样。但是，它们所达成的效果或者说是目标确是惊人的一致：即模拟一台看着像物理机一样的东西。
虽然如此，但两者内在逻辑差别很大。容器可以在操作系统级别进行虚拟化，一个操作系统内核上可以运行多个容器，而虚拟机只是硬件层面的虚拟化。相比较VM，容器更轻巧、启动速度更快、占用的内存微乎其微，容器与Docker详细对比了虚拟机和容器的优缺点。
随着用户对云端应用开发、部署和运维的效率愈加重视，间接促成了容器的盛行。不过，容器在云服务领域“发光发热”离不开一个关键技术：Docker。
Docker是目前应用最多的容器引擎技术，它的logo是一只蓝色的鲸鱼驮着一堆小方块。开发者通过docker可以为任何应用创建容器：应用的流程、库和依赖，甚至整个操作系统的文件系统能被打包成一个简单的可移植的包，这个包就像是鲸鱼背上蓝色的小方块，它可以在任何运行Docker的机器上使用，从根本上解决了开发运行环境不一致的问题，让容器真正实现了一次构建，随处运行。
当应用程序被分解为多个小组件或服务，每个组件或服务都放置在一个容器中，每个容器可能还运行在不同的计算机中，此时就需要对容器进行有序的编排和管理。就像电脑上的操作系统，它可以管理所有应用程序，并计划哪个应用程序何时使用电脑的CPU和其他硬件资源。
脱胎于 Google 内部集群管理系统 Borg的 kubernetes逐渐成为业界标准，它可以通过API的方式将多个不同的计算机作为一个资源池进行管理，类似某种集群操作系统，管理整个集群中的容器化应用程序。 Docker与Kubernetes的兴起这篇文章就具体谈到了kubernetes（k8s）如何从三足鼎立的局面中PK掉其他两个对手，在混战中取得胜利。
至此，属于容器的黄金时代大幕正式拉开。
Gartner预测，到2023年，70%的组织将在生产中运行三个或更多容器化应用程序。容器、Kubernetes和微服务应用模式是企业IT创新和数字化转型的三大驱动力。
华为很早就投入了容器的怀抱中，由于一直使用虚拟机封装应用程序，每次启动虚拟机花费了大量的时间，这给管理及部署基于虚机应用程序的高成本和低效率带来了挑战。所以在2015年的时候，华为决定利用Kubernetes技术对自身IT系统进行容器化改造。华为在通过自身的容器化改造实践受益的同时，又将遇到的实际问题不断贡献给社区，共同推动Kubernetes的发展。
2018年4月，华为云获得了CNCF基金会的顶级席位——CNCF技术监督委员会席位，全球共9席，华为是亚洲首家进入者。
同时，随着越来越多的企业业务选择容器化，在集群的规模、性能、实时监控与弹性扩缩容等方面都提出了新的要求，当开源社区方案难以解决这些问题的时候，就非常考验各大云服务供应商的技术能力。
在为什么说容器的崛起预示着云原生时代到来？中，华为云云原生团队认为，各类现代化的应用都将会运行在K8s之上，不仅仅是当前以互联网App、WebService为代表的无状态应用，还有新型的诸如大数据、AI、分布式数据中间件等等有状态应用，以及边缘应用也将会普遍运行在K8s之上，K8s将完成对各类现有平台的归一化，成为一个统一的应用运行的基础平台。
华为云最早于2018年洞察到了这一技术趋势，在容器全栈产品中构建了Vessel云原生技术平台，主要包括了以容器引擎iSula、容器网络Yangtse、容器存储Everest为代表的面向统一资源层的云原生基础设施组件。
下面，我们将逐一为大家揭开华为云的容器技术面纱。
首先Docker并不是万能药，它在某些场景下也存在不足，比如：
在资源敏感环境，或需要部署高密度容器节点时，容器对基础设施的资源占用会急剧升高；
当大规模应用拉起或遇到突发流量时，并发速度可能成为瓶颈。
当主流的 Docker 等容器引擎在特定用例下力不从心时，一些针对某种用例进行过专门优化的容器引擎技术开始崛起。比如说，以 Kata Container 为代表的专门针对容器隔离性不够严格而设计的安全容器技术；以 iSula 为代表的针对资源受限的边缘计算和 IoT 环境设计的轻量级容器技术。
可以看出，iSula是与Docker相对的一种容器引擎，它一方面完全兼容现有容器生态，另一方面相比Docker内存占用下降68%、启动时间缩短35%。
云原生时代的华为新“引擎”：iSula详细讲述了华为技术团队如何一步步开发出这个特别的容器引擎，以及 iSula 又是如何做到轻快易灵。
比如相比Golang编写的Docker，iSula使用C/C++实现，具有轻、灵、巧、快的特点，不受硬件规格和架构的限制，底噪开销更小。在严苛的资源要求环境下，轻量模式下的 iSulad 本身占用的资源极低（< 15M）。
2017 年，iSula 技术团队成功将 Kata Containers 集成到 iSula 容器平台，并于 18 年初应用于华为云容器服务，推出基于iSulad 容器引擎和 Kata Containers 的商用容器服务——华为云容器实例 CCI（Cloud Container Instance），这也是业界首个 Serverless 架构的云容器服务。
那么，基于iSulad 容器引擎和 Kata Containers 如何打造安全、高性能的CCI？且看 基于 Kata Containers 与 iSulad 的云容器实践解析进一步分析，文中提到真正的 Serverless 容器服务中，集群管理由云服务提供商承担，客户只需要关注每个应用的容器实例即可。在这种情况下，云服务提供商需要考虑如何在统一管理面下保证每个用户的安全。
CCI 服务所属的 Kubernetes 集群直接部署在裸金属服务器之上，底层是 Kata Containers，中间靠 iSula 容器平台连接。其中，依靠 Kata Containers 的强隔离特性，多个租户之间的容器运行环境强隔离，不同租户之间的容器不感知、不可见，做到在同一台裸金属服务器上混合部署而安全无虞。
安全之外，在算力方面，CCI基于iSula提供的GPU直通功能，可以直接在容器中使用各种GPU进行AI计算。再加上CCI无需购买和管理弹性服务器，可直接在华为云上运行容器和pod，也无需创建集群，管理master和work节点，非常适用于批量计算，高性能计算，突发扩容，以及CI/CD测试。
在此，华为云社区推荐一些有趣的案例，可以帮助大家快速上手CCI，比如云容器实例CCI - 使用Tensorflow训练神经网络 和云容器实例CCI – 经典2048数字合成游戏部署指南 ，通过这些简单的实操和小游戏，能够对Serverless 架构的云容器服务有更直观的认识。
大家应该都看过某些明星导致社交媒体平台宕机的新闻，明星事件带来的突发流量触发业务扩容，以前是扩容虚拟机，速度慢还情有可原，现在大部分互联网平台都使用容器了，为什么扩容速度还是跟不上流量增长的节奏呢？
首先，Kubernetes本身并不负责网络通信，它提供了容器网络接口CNI负责具体的网络通信，开源的CNI插件非常多，像Flannel、Calico等。包括华为云容器引擎CCE也专门为Kubernetes定制了CNI插件，使得Kubernetes可以使用华为云VPC网络。
尽管如此，多个容器集群的网络通信（容器连接到其他容器、主机和外部网络的机制）始终是个复杂的问题。比如大规模节点管理场景下网络性能的瓶颈；网口发放速度如何匹配容器扩容速度等等。最终，对对底层虚拟化网络提出了密度更高，规模更大，发放更快，调整更频繁的要求。
容器网络Yangtse深度融合华为云虚拟私有云（VPC）原生网络能力，它采用的VPC-Native组网被称作ENI(Elastic Network Interface)模式，容器直接挂载具有VPC子网地址的ENI，具备完全VPC网络互通能力。容器实例可以在集群VPC网络和与之相连的其他VPC网络中进行原生路由，并且直接使用VPC原生的网络能力如 network policy、ELB、EIP、NAT等。换言之，就是容器地址属于VPC子网，容器独占对应的ENI网口，解决了容器的互通性问题。
而且Yangtse基于华为云擎天架构的软硬协同能力，会把治理和转发逻辑下沉到擎天卡上，实现容器网络主机资源0占用。数据显示，通过硬件直通方式及动态网络队列，网络整体性能提升40%，单容器PPS提升2倍；基于warm pool的能力，1-2秒内完成ENI的发放和网络端到端打通。
至于具体如何实现，大体上可以总结为三点：
1、warm pool 机制可以解决网络资源预热的问题。如果不做预热，容器网络端到端打通时间在一分钟以上，分钟级容器启动时间是不可接受的。 Warm pool机制在裸金属节点上预挂载一定数量ENI（用户可根据服务部署并发量自定义配置），容器随时调度到预热节点上都有即时可用的ENI网卡。经过warm pool的优化，容器网络端到端打通时间缩短为1s-2s。
2、得益于擎天架构的优势，裸金属容器还可以向虚拟机容器扩容，而在虚拟机容器上，容器网络Yangtse使用了Trunkport技术，结合ENI的优势，在保障性能的前提下，单台服务器理论上可为千容器同时提供直通网络能力。
3、当应用业务流量增长触发扩容时，如果ELB直接全量发放分摊的流量请求，海量请求会迅速压垮（overload）新扩的容器，造成扩容失败。 所以新扩容的后端实例需要“慢启动”的过程，但一个节点部署多个容器时，节点的二次分发让ELB无法感知到最终的后端容器，进而无法做到容器级别的流控，也难以保证稳态后的负载均衡。容器网络Yangtse实现了与华为云ELB v3独享型负载均衡实例的直通。
具体技术详解，可以阅读华为云第二代裸金属容器技术系列：应对海量并发的网络黑科技 。
目前，Yangtse已经为华为云CCE/CCI/IEF等容器服务提供了统一的容器网络方案，覆盖虚机、裸金属、Serverless和边缘节点等各种容器运行环境。
其中最值得注意的是CCE，它是一种托管的Kubernetes服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，深度整合华为云的计算、存储、网络和安全等技术构建高可用Kubernetes集群。
在CCE中，用户可以直接使用华为云高性能的弹性云服务器、裸金属服务器、GPU加速云服务器等多种异构基础设施，也可以根据业务需要在云容器引擎中快速创建CCE集群、鲲鹏集群、CCE Turbo集群，并通过云容器引擎对创建的集群进行统一管理。
以今年在HDC重磅发布的云容器集群CCE Turbo为例，它主要针对企业大规模业务生产中的高性能、低成本诉求，在计算、网络和调度上全方位加速，新一代容器解决方案：云容器引擎CCE Turbo集群就总结了它在这三个方面的新突破。
最后是容器存储Everest，为了解决I/O性能和资源消耗问题，Everest让每个POD使用独立VF，读写时延降低50%；将Posix组件卸载，单进程节省30M内存；NAS卷直挂POD容器内，提高请求处理效率30%。
另外，Everest还会在数据可靠性、迁移灵活性、智能编排能力方向发力，目标是打造容器平台上以应用为中心的容器数据管理平台。
基础设施之外，华为云先后将Vessel的核心组件Volcano和KubeEdge开源，并贡献给云原生计算基金会CNCF，成为社区首个容器智能边缘项目和容器批量计算项目。
Volcano——批量计算
当有更多的用户希望在Kubernetes上运行大数据、 AI和HPC应用，而它默认调度器又无法满足包括公平调度、优先级、队列等高级调度功能时，就需要一些新的技术解决方案登场了。
考虑到AI、大数据等业务的需求，华为云在Kubernetes调度上做了一个感知上层业务的调度——Volavano，它是基于Kubernetes构建的一个通用批量计算系统，Volcano架构设计与原理解读就Volcano产生的背景、架构设计与原理进行深度解读，用数据证明了Volavano为分布式训练、大数据、HPC场景带来了效率的提高。
Volcano火山：容器与批量计算的碰撞则从并行计算开始说起，详细解释了Volcano的调度框架、调度实现原理。作为调度系统，Volcano通过作业级的调度和多种插件机制来支持多种作业，其中作业级的调度支持以多种类型的作业为目标进行设计，比如基于时间的、跨队列的等等。Volcano的插件机制有效的支撑了针对不同场景算法的落地，从早期的
gang-scheduling/co-scheduling，到后来各个级别的公平调度。
图：总体架构
在华为云今年刚推出的CCE Turbo容器集群中，就采取了多项Volcano关键调度技术，如基于共享资源视图的多调度器、决策复用、应用模型感知、数据位置亲和调度、网络拓扑调度等，从而实现1万容器/秒的大规模并发调度能力。
容器天然的轻量化和可移植性，非常适合边缘计算的场景。理想情况下，在边缘部署复杂的应用，Kubernetes 是个很好的选择，现实真相是要想在边缘部署 Kubernetes集群，各种问题层出。
比如很多设备边缘的资源规格有限，特别是 CPU 处理能力较弱，因此无法部署完整的 Kubernetes；Kubernetes 依赖 list/watch 机制，不支持离线运行，而边缘节点的离线又是常态，例如：设备休眠重启；边缘业务通常在私有网络中，无公网IP，云边跨越公网导致延迟高。
为了解决这些问题，KubeEdge应运而生。KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8S的容器编排和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。
其架构主要包含三部分，分别是云端、边缘侧和终端。云端负责应用和配置的下发，边缘侧则负责运行边缘应用和管理接入设备。 KubeEdge架构解读：云原生的边缘计算平台从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。
关于KubeEdge和Volcano的更多技术硬实力体现和落地案例，可以阅读专题【技术补给站】第5期：从架构和实践，剖析KubeEdge+Volcano技术硬实力，在此不再赘述。
批量计算和边缘计算的问题解决后，伴随云原生技术和市场的不断成熟，很多企业都是多云或者混合云的部署，一方面可以避免被单供应商锁定降低风险，另一方面也可以是出于成本的考量。
但是多集群同时也带来了巨大的复杂性，包括如何让应用面向多集群部署分发，并做到多集群之间灵活切换。在今年的HDC上，华为云宣布了多云容器编排项目Karmada正式开源，Karmada项目由华为、工商银行、小红书、中国一汽等8家企业联合发起，它可以构建无极可扩展的容器资源池，让开发者像使用单个K8s集群一样使用多云集群。
Karmada是一个 Kubernetes 管理系统，基于 Kubernetes Federation v1 和 v2 开发，它可以跨多个 Kubernetes 集群和云运行云原生应用程序，直接使用 Kubernetes 原生 API 并提供高级调度功能，实现真正的开放式多云 Kubernetes。
华为云MCP多云跨云的容器治理与实践为我们梳理了Karmada项目诞生的前因后果，以及整个项目的核心价值，比如对K8s原生API兼容 、丰富的多集群调度支持、开箱即用等等。
Karmada的架构设计图
从架构图可以看到，整个控制面板可以分为四大块：提供原生API入口，存放用户yaml和Karmada资源对象的Karmda API Server，和配套存储ETCD；以及资源控制器Karmda Controller Manager、多集群调度器 Karmda Sheduler。其中，最关键的就是API Server，让用户既有的资源配置（yaml）可以借助K8s原生API进行部署。
综上，Karmada 旨在为多云和混合云场景下的多集群应用程序管理提供 turnkey 自动化，其关键功能包括集中式多云管理、高可用性、故障恢复和流量调度。
今年的HDC期间，在线教育平台VIPKID的后端研发高级专家分享了使用 Karmada实现从天到秒的跨云迁移实践。在剖析VIPKID的多场景云原生落地实践后，他对多集群管理提出了一些思考，如下图所示，理想的多集群管理方式是：
集中管理，但要原生；
应用在不同集群的差异化管理；
集群故障自动转移。
对比了多家方案后，VIPKID选择了开源的方案 Karmada。作者表示Karmada的整个设计结构就是按原生k8s开发标准开发的，唯一差别之处是需要管理多个集群不同的 workload信息，所以改写了调度器和控制器，在它们下面对接了多个集群管理起来。这样最大的好处是看起来在控制一个集群，但最终的效果是在控制多个集群。
具体案例情况参见Karmada | VIPKID在线教育平台从天到秒的跨云迁移实践，文章内有现场demo演示用Karmada实现多集群管理。
另一个经典案例是工商银行多k8s集群管理及容灾实践。工商银行的应用平台云容器规模超20万，业务容器占到55,000个左右，整体的一些核心业务都已入容器云内部，包括个人金融体系的账户，快捷支付、线上渠道等。当越来越多的核心业务应用入云之后，最大的挑战是容灾以及高可用。
但既有的运管平台并不能解决这些问题，比如没有整体的跨集群自动伸缩能力、集群对上层用户不透明、没有跨集群的自动调度和迁移等等。对此，他们根据业务场景调研了一些多集群管理平台，最终也选择了社区支持的开源项目Karmada。
Karmada以类k8s的形式部署，对他们来说，改造成本是比较小的，只需在上面部署一个管理集群即可。而且Karmada仅管理资源在集群间的调度，子集群内分配高度自治。在实践中，Karmada的资源调度、容灾、集群管理和资源管理的优势突出。
截止到现在，工行在测试环境中已经用Karmada对存量集群进行一些纳管，未来规划的关键的点是如何和整体云平台进行集成。
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围绕Docker和kubernetes，华为云在技术层面做了诸多的优化和新的探索尝试，除此之外，华为云还有端到端的容器运维管理体系，涵盖资源编排、容器应用持续交付、应用生命周期管理、镜像安全扫描以及日常运维监控等。
云原生浪潮下，容器技术是串联起整个云原生世界的关键一环，它的市场之争，正是山雨欲来风满楼，想要占得高地，技术实力、开源生态、合作伙伴，缺一不可。
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