Docker在云平台上的最佳实践

Docker是一个开源的应用容器引擎，提供了一种在安全、可重复的环境中自动部署软件的方式，允许开发者将他们的应用和依赖包打包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上。由于部署速度快、开发测试敏捷、资源占用少，越来越多的企业开始使用Docker，以减低开发和运维的成本。

12月9日下午，云栖计算之旅线下沙龙第2期《Docker在云平台上的最佳实践》专场在北京阿里中心望京A座举办，来自各大互联网公司的Docker开发者和运维人员齐聚，会场座无虚席，阿里云容器团队的3位Docker专家进行了分享。下面来回顾一下本次沙龙的精华内容。

Docker监控技术原理和阿里云容器监控服务实践

系统与应用监控是保障服务可用的重要环节，在大型网站系统中，监控是保障可用性的最后一个环节。在本次沙龙上，阿里云容器技术专家晨末分享了《Docker监控技术原理和阿里云容器监控服务实践》。

随着应用场景的复杂度增加，网站系统的架构一直在不断演进，从原始阶段的应用和数据库在同一台服务器上，到应用与数据分离、再到缓存服务、应用服务集群化、使用负载均衡、数据读写分离、使用反向代理和CDN，后来又发展到使用分布式数据库、应用拆分、使用分布式服务和微服务等。

如此复杂的高可用分布式服务系统，背后需要强大的运维系统支撑，如果没有监控服务，就没办法对系统“望闻问切”，找不到系统的问题，就没办法做针对性的改进，演进就会停止，线上服务就可能处于随时崩溃的边缘，会成为运维与开发人员投上的达摩克里斯之剑。

监控系统体系如下。

可以监控如下两个指标：基础技术性能指标（包括底层物理设备监控、操作系统监控、应用容器监控等）和业务运营指标，以发现设备异常和业务系统异常，提前进行系统扩充和业务系统调度处理，做到“上医治未病”。

针对操作系统的监控，比如物理设备上CPU、内存的使用以及进程等情况，可以通过Linux系统中的/proc目录来查看。Docker容器的所有内存状态信息，可以在“/sys/fs/cgroup/memory/docker/容器ID” 目录下查看。

与传统监控相比，容器监控具有监控对象“动静结合”、系统指标统计维度多维的优势。几个关键的容器监控指标：

阿里云提供了功能强大的容器监控服务，集合了基础数据采集、自定义监控指标、第三方监控集成、监控报警与弹性伸缩等能力。架构图如下。

阿里云容器监控服务的详细信息，以及容器监控实战经验分享，请看PPT和精彩视频回顾。

演讲PPT：https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=927

视频回顾：即将上线

当容器服务遇到了深度学习

从20世纪50年代的人工智能萌芽，到80年代开始兴起的机器学习，再到2010年的深度学习，人工智能已经进入了深度学习时代。在ILSVRC的ImageNet计算机视觉系统识别项目上，基于深度学习的机器视觉能力已经接近人类（如下图）。今年初AlphaGo与韩国棋手李世石4:1的比赛结果，再次向人们展示了人工智能的强大之处。

当容器服务遇到了深度学习，会碰撞出什么样的火花，且听阿里云容器服务技术专家车漾为大家介绍两者如何混搭出1+1>>2的效果。

GPU的出现，也推动了深度学习的发展，但是目前常见的单GPU并不能满足深度学习井喷式的计算需求，而通过容器技术，可以很方便地对云上计算集群按照GPU进行调度、隔离和监控。

阿里云容器服务针对GPU的管理提供了很好的支持，比如调度GPU：

监控GPU：

结合阿里云的高性能计算服务（HPC）以及其他相关的云服务，可以构建出完整的深度学习解决方案。

车漾在现场演示了图像识别技术以及GPU监控操作，详细信息请看PPT和精彩视频回顾。

演讲PPT：https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=928

视频回顾：即将上线

基于容器技术的DevOps探索

最后，阿里云容器服务团队的高级研发工程师秦妤嘉分享了《基于容器技术的DevOps探索》。

近两年，Docker大热，大家在谈论Docker的时候，也经常会提到DevOps。

在一个较成熟的软件和服务交付的团队里，就技术层面来说主要分为三个组成部分：开发、测试和运维。开发测试团队比较关注的是代码能否运行，而运维比较关注的时系统能否在上线后稳定运行。于是隔阂就产生了。

DevOps的出现就是为了解决这一问题。DevOps的作用就是将这三个部分紧密的连接起来，提供一条从软件开发到质量保障到技术运营的自动化流水线，加强不同角色之间的沟通和协作，从而减少资源浪费、提高质量，并将产品快速推向市场。

而Docker就是实现DevOps最合适的工具之一，甚至变革了软件交付方式，可以有效解决持续交付过程中遇到的问题，比如环境一致性、版本管理、快速响应等。

下图是一个基于时下流行的持续集成工具Jenkins和阿里云容器服务构建的完整的持续交付流程。

Jenkins 2.0版本中包含了一个新的管道（pipline）构建交付系统，管道的设计理念是基于Groovy DSL，实现一套灵活、可扩展的持续发布（CD）工作流，将原本独立运行于单个或多个节点的任务连接起来，实现复杂发布流程。

会上还演示了如何通过阿里云容器服务和Jenkins从0开始搭建一个持续交付系统。详细信息请看演讲PPT和视频回顾。

演讲PPT：https://yq.aliyun.com/attachment/download/?id=929

视频回顾：即将上线