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在 4 月 9 号结束的 OpenStack 基金会董事会议上,董事们投票批准了 Kata Containers 成为基金会旗下第一个新的顶级开放基础设施(Open Infrastructure)项目,这是该项目的一个重要里程碑。
作为 Kata Containers 的初创成员之一,华为拥有 Kata Containers 架构委员会五席位之一和三位 maintainer,贡献了支持 CNI 网络接口、Host Cgroups 等特性,参与核心代码重构,并已提交上百个 patch,代码贡献量超过 3 万行,全球排名稳定保持在前四。
2017 年,华为 EulerOS 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 + Kata Containers 的商用容器服务——华为云容器实例 CCI(Cloud Container Instance),也是业界首个 Serverless 架构的云容器服务,正是得益于 Kata Containers,使之前一直困扰用户的容器安全问题迎刃而解。
本文将重点介绍基于 iSulad 容器引擎和 Kata Containers 如何打造安全、高性能的云容器实例服务。
首先了解华为 iSula 容器平台,这是华为自研的容器平台,支持双容器引擎和五种不同的容器模式。
双引擎为:
五种容器形态为:
iSula 在集成 Kata Container 优秀特性的同时,还会针对业务场景进行定制化改造。性能问题一直是大多数开源项目被诟病的地方,尤其是在超大型商业应用环境下尤为明显。Kata Containers 也不例外,虽然 Kata 社区提供的技术方案已经可以很好地兼容 docker、containerd 及 crio 等容器运行时,但出于性能等方面的考虑,iSula 并未直接使用社区方案,而是采用了性能更高的自研发方案。使用 iSula 自研方案,可以极大缩短软件栈的深度,减少 RPC 调用开销,更好配合华为云自有高性能网络及存储资源,使得华为云容器服务能为用户提供更高性能的网络及存储方案。
以网络为例,社区开源网络方案如下所示:
Calico、Canal 等开源网络软件会将创建的 veth 网口插入容器的 namespace 中,在 Kata 的场景下,容器的 Network Namespace 中还有一层虚拟化层,需要使用 Linux tap 设备而无法直接使用 veth 网卡。因而,Kata 提供了几种网络模型用于兼容容器生态中的多种网络方案,包括:
Kata 默认的几种网络模型可以保证开源容器 CNI 网络方案无需修改开箱即用,这种方式足够智能,但灵活性稍显不足,因而华为向社区贡献了一种新的模式:
使用 none 模式给予了用户最大选择权和灵活性,但需要用户自行改造 CNI 网络插件,相比其他模式有一定使用门槛。好处在于由 CNI 插件可以直接为容器增删网卡 / 路由,绕过了 veth 网卡,缩短了网络拓扑路径长度,为网络性能的提升提供了更大空间。
None 模式配合华为自研的容器网络方案,可以保证为容器应用提供最佳网络性能。
了解过 iSula,再来看看华为云容器实例(CCI)服务,CCI 是基于 Serverless 架构的 Kubernetes 容器服务。
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。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,可以在同一台裸金属服务器上混合部署而安全无虞,若使用 docker 容器通常认为是存在安全风险的。
同时,CCI 这种将 Kubernetes 直接部署在裸金属服务器上的混合多租模式,配合 Kata Containers 技术可以最大化资源利用率,降低性能开销,使得用户的内存开销小于 64MB,容器实例启动时间小于 600ms,从而可以为用户提供高性能低价位的容器服务。借助 iSula 优化过的网络和存储能力,CCI 可以在网络和存储基础资源之上,提供更优性能。
除此以外,基于 iSula 提供的 GPU 直通功能,CCI 通过该技术提供的 GPU 容器,用户可直接在容器中使用 nvidia 的各型号 GPU 进行 AI 计算,使得 CCI 也成为市面上第一个提供 GPU 算力的 Serverless Kubernetes 容器服务,并且做到 32 块 GPU 线性加速比超过 0.95,128 块 GPU 线性加速比超过 0.8,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域被广泛使用。
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