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1.2.2　分布式平台的挑战7 第2章　PaaS模型与特征10 2.1　主流PaaS平台架构10 2.1.1　谷歌GAE10 2.1.2　AEB11 2.1.3　Cloud Foundry13 2.1.4　Heroku14 2.2　PaaS与12-Factor15 2.2.1　基准代码（Codebase）15 2.2.2　依赖（Dependency）16 2.2.3　配置（Config）17 2.2.4　后端服务（Backing Services）18 2.2.5　构建（Build）、发布（Release）、运行（Run）19 2.2.6　进程（Process）20 2.2.7　端口绑定（Port Binding）21 2.2.8　并发（Concurrency）21 2.2.9　快捷性（Disposable）22 2.2.10　开发生产环境等价（DevProd Parity）23 2.2.11　日志（Log）24 2.2.12　管理进程（Admin Process）25 2.3　PaaS与Reaction宣言26 2.3.1　响应（Responsive）26 2.3.2　韧性（Resilient）26 2.3.3　弹性（Elastic）27 2.3.4　消息驱动（Message Driven）28 第二部分　基础原理 第3章　计算资源30 3.1　图灵机与冯·诺伊曼模型30 3.2　服务器的种类34 3.3　一切都是二进制37 3.3.1　整数表示法38 3.3.2　文本表示法39 3.3.3　音频信息表示法41 3.4　操作系统——计算机系统的指挥官42 3.4.1　操作系统解决的问题42 3.4.2　企业级操作系统43 3.4.3　服务器虚拟化47 3.5　进程——资源聚合的抽象体49 3.5.1　计算单元的构建49 3.5.2　计算请求的拆解51 第4章　网络资源53 4.1　协议分层53 4.1.1　OSI网络体系模型54 4.1.2　OSI与TCPIP协议簇55 4.1.3　交换、选路与传输56 4.2　网络物理设备58 4.2.1　连线与接口59 4.2.2　二层交换机62 4.2.3　路由及三层交换63 4.2.4　四～七层网络设备64 4.2.5　现实网络构成65 4.3　网络逻辑拓扑65 4.4　对网络拓扑的考虑66 4.5　对物理布线的考虑67 4.6　网络虚拟化与SDN70 第5章　存储资源73 5.1　俯瞰存储系统73 5.1.1　数据存储功能分类73 5.1.2　文件存储的三个层级74 5.2　磁盘与磁盘阵列77 5.2.1　硬盘的物理构造77 5.2.2　磁盘阵列79 5.2.3　SCSI协议81 5.3　存储、计算分离82 5.3.1　磁盘柜与盘阵82 5.3.2　FC存储网络83 5.3.3　FC协议栈86 5.3.4　FC寻址过程87 5.3.5　FC交换机与适配器88 5.3.6　FCoE与iSCSI89 5.4　存储访问类型90 5.4.1　NAS与SAN90 5.4.2　分布式存储92 第三部分　平台实现 第6章　平台功能与架构96 6.1　平台运维需求96 6.1.1　软件配置96 6.1.2　服务部署97 6.1.3　服务发现97 6.1.4　监控恢复97 6.2　平台功能划分97 6.3　平台高阶架构100 6.4　企业应用迁移102 6.4.1　企业应用很“厚重”102 6.4.2　应用部署架构102 6.4.3　企业应用调整104 第7章　计算单元Docker108 7.1　Docker介绍108 7.1.1　Docker是什么108 7.1.2　Docker术语109 7.1.3　Docker安装111 7.2　Docker容器命令112 7.2.1　run命令112 7.2.2　start命令115 7.2.3　stop命令116 7.2.4　restart命令116 7.2.5　attach命令116 7.2.6　ps命令116 7.2.7　inspect命令117 7.3　Docker镜像命令119 7.3.1　search、pull、push命令120 7.3.2　commit命令120 7.3.3　image、diff、rmi命令121 7.3.4　save、load、export、import命令121 7.4　Docker网络与链接122 7.4.1　Docker网络模式122 7.4.2　pipework管理网络125 7.4.3　容器链接与数据卷127 7.5　Dockerfile129 7.5.1　基本指令集130 7.5.2　环境指令集131 7.5.3　数据指令集132 7.5.4　ENTRYPOINT指令132 第8章　分布式协调ZooKeeper134 8.1　ZooKeeper介绍134 8.1.1　ZooKeeper是什么134 8.1.2　ZooKeeper架构135 8.1.3　数据模型136 8.1.4　监听与通知139 8.1.5　API集合139 8.1.6　会话140 8.1.7　观察者141 8.2　ZooKeeper使用141 8.2.1　快速安装141 8.2.2　基本操作143 8.2.3　配置参数145 8.2.4　动态重配置149 8.2.5　监控152 8.3　ZooKeeper进阶157 8.3.1　分组与权重158 8.3.2　Paxos算法159 8.3.3　ZAB协议163 8.3.4　分布式协调场景165 第9章　资源管理Mesos167 9.1　Mesos介绍167 9.1.1　资源管理需求167 9.1.2　Mesos的起源169 9.2　Mesos架构与工作流169 9.2.1　Mesos架构组件169 9.2.2　Mesos资源管理的工作流程170 9.3　Mesos安装配置172 9.3.1　安装预先准备172 9.3.2　构建Mesos173 9.3.3　启动Mesos174 9.3.4　高可用Mesos178 9.3.5　Slave移除限速182 9.4　Mesos运维183 9.4.1　认证管理183 9.4.2　监控管理186 9.4.3　容器网络限速192 9.4.4　Framework API限速194 9.4.5　Restful接口195 9.4.6　配置参数196 9.5　Mesos资源分配197 9.5.1　DRF算法197 9.5.2　DRF权重199 第10章　服务调度框架 Marathon200 10.1　Marathon介绍200 10.1.1　服务调度平台200 10.1.2　Marathon实体模型201 10.2　Marathon使用203 10.2.1　安装启动203 10.2.2　运行Shell程序204 10.2.3　运行远程资源208 10.2.4　Artifact Store209 10.3　Docker容器运行211 10.3.1　前提准备条件211 10.3.2　端口资源分配212 10.3.3　容器端口分配215 10.3.4　其他使用方法216 10.4　Marathon管理217 10.4.1　应用组217 10.4.2　策略约束219 10.4.3　健康检查221 10.4.4　应用部署223 10.4.5　事件总线227 10.4.6　命令行参数229 10.5　服务发现231 10.5.1　服务发现方法231 10.5.2　Marathon方案232 10.5.3　Mesos-DNS235 10.5.4　Bamboo239 10.6　Chronos作业调度241 10.6.1　作业调度框架241 10.6.2　安装运行241 10.6.3　作业示例242 10.6.4　REST API243 第11章　大数据调度框架Spark245 11.1　Apache Spark介绍245 11.1.1　Apache Spark是什么245 11.1.2　Lambda架构246 11.1.3　Spark生态系统247 11.2　Spark数据处理248 11.2.1　Spark 运行模式248 11.2.2　Spark Standalone模式252 11.2.3　Spark on Mesos255 11.2.4　Spark Streaming257 第12章　日志集中管理ELK261 12.1　日志集中261 12.1.1　日志集中介绍261 12.1.2　日志集中架构262 12.1.3　日志集中框架264 12.2　Logstash266 12.2.1　Logstash介绍266 12.2.2　快速安装267 12.2.3　配置说明269 12.2.4　部署架构282 12.2.5　处理流程285 12.2.6　input插件286 12.2.7　output插件292 12.2 內容試閱： 推荐序一 第一次见作者是在2007年年中，他刚到平安科技入职。初次交谈，他给我**的印象是虚心好学，积极上进。当时为了提升团队整体的计算机专业水平，我们进行了约一年的内部相互学习和培训，重点放在计算机*底层的计算机组成和程序运行原理上。记得**次安排他做的培训题目是从软件破解的角度去了解计算机软件。他用了两周来学习和准备就可以大致讲明白编译运行类程序的内存布局和进行破解的方法。这种自学的激情和效率不是所有人都能做到的，正是这种好学上进的精神成就了今天的他。其实，要把计算机方面的工作做到极致，必须要有这种精神。 作者与我在一个IT团队共事五年，我们一起经历过系统运维一线的种种复杂而烦琐的工作：应用环境构建、问题应对、重大事故处理、运维管理……我们曾经通宵达旦地解决事故背后的疑难问题，曾经为解决运维中的资源管理、监控、自动化、工作协同等问题一起设计并开发运维工作平台。多年前，我们有一个想法：我们的团队亲身经历所获取的经验和教训，整理下来就是一本很好的书。一年前，作者提到自己准备写一本反映IT运维工作本源和真谛的书。当时觉得，IT运维工作者确实需要这样一本书。市面上的运维书籍多在讲解如何去使用某个软件或者系统，却很少提及如何面对多种多样的系统、软件、硬件，更谈不上从本质和道理层面上去讲解运维的本真。对于任何一个事物，如果我们掌握了它的本质，则应对起来会更加游刃有余。好比程序员读懂了Programming from ground up，OS管理员读懂了《计算机的心智——操作系统之哲学原理》，创业者读懂了《创业维艰》。虽然，现在本书把重点放在了PaaS，但多从计算机技术本质角度提出问题和解决问题，也算是回归了运维本真的思路。 IT运维有两种复杂度：一是应用规模大，一个应用要应对海量访问，例如上了规模的互联网运维；二是应用数量多，碎片化小应用特别多，例如大企业中大量的异构小应用和复杂的网络拓扑。这两种复杂度带来的问题总是让人头疼。面对这些复杂的问题，如何选择合适的技术和方法进行应用的快速构建、资源配置、信息管理、监控、操作自动化等，并没有一致的答案。要有答案，需要你充分考虑和分析所在环境的团队素质、外部资源支持、应用特点等因素。作者以自己的亲身工作经验为背景，对这些重要内容进行了讲解。 引用爱恩斯坦的一句话：Any intelligent fool can make things bigger, more complex, and more violent. It takes a touch of genius and a lot of courage to move in the opposite direction，意思是自命不凡的学者总会把事物变得更大、更复杂和更剧烈，而在相反方向上努力是需要不凡的天赋和极大的勇气的。 IT运维工作者，你懂的！ TechSure创始人兼CEO　温海波 2015年10月 推荐序二 云计算正在中国普及，在IaaS、PaaS、SaaS的三层服务里：IaaS的标准相对成熟；SaaS百花齐放、新应用层出不穷；PaaS作为衔接IaaS与SaaS的平台服务层，现在越来越受到人们的重视，专门提供PaaS的创业公司也越来越多了。 本书介绍了比较常见和重要的PaaS系统，包括基于容器的操作系统虚拟化技术Docker、分布式协调系统ZooKeeper、资源管理系统Mesos、服务调度框架 Marathon、大数据处理架构Spark、日志搜索分析系统ELK等。Docker、Mesos、Spark、ELK等系统在美国都有专门的创业公司如Docker、Mesosphere、Databricks、Elastic等知名公司在开发并提供技术支持服务，这些公司受到了风险投资界的追捧。更有专门的公司开发和维护这些系统，这是对其生命力和前途的背书。这些系统已经在业界得到广泛应用，每一位对云计算感兴趣的技术人员都应该了解这些系统。 以日志管理为例，一家公司的服务器、网络设备、应用系统每时每刻都在产生日志，大公司的IT系统可能每秒产生超过10万条日志，每天产生的日志量达到TB级。这些日志包含了极其重要的运维信息和业务信息，但分散在服务器和网络设备上，需要登录每台设备上查看，存储空间满了就被覆盖、删除，管理非常不方便。一些大公司建立了日志管理系统，把分散在各台设备上的日志采集上来，集中管理，并提供查询、分析、统计等功能。因为日志是非结构化数据，传统的使用数据库的处理方式不适合日志处理，于是出现了ELK这种采用实时搜索引擎处理日志的开源系统。本书详细介绍了ELK。 另外，本书也涵盖了数据中心运维技术和管理如配置、监控、变更等，对GAE、Cloud Foundry、Heroku等国外热门的PaaS也有介绍，对运维工程师大有裨益。 本书作者在平安科技从事运维管理工作多年，经历了平安科技从金融IT到互联网金融的转变。互联网强调快速迭代，金融IT强调稳定合规，能把这对矛盾体结合在一起，实属不易。作者在这方面积累了丰富的经验，现在把这些宝贵经验分享出来，是对IT运维界的贡献，希望本书能够对云平台运维工程师有所帮助。 日志易创始人兼CEO　陈军 2015年9月

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