DockerSwarm和Kubernetes在大规模集群中的性能比较
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2021-01-27
15:39:01
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DockerSwarm和和Kubernetes在大规模集群中的性能比较在大规模集群中的性能比较
我们需要使用侧重于用例的基准测试来对所有容器平台进行比较，这样采用者才可以做出正确的决策。
笔者从用户的角度建立了一套测评工具，用普通的方法测试Docker Swarm和Kubernetes。我只评估了通用的功能：容器的启
动时间和容器罗列时间。
Swarm的性能比Kubernetes好。
Kubernetes和Swarm都在1000个节点的集群上执行同样的工作。
无论从架构还是功能的角度来看，Kubernetes都是一个更加成熟且复杂的系统，因此它就需要更多的精力去部署和运维。
以下所分析和呈现的数据可以帮助用户基于自身的需求来选择一个合适的平台。
序文
我很高兴地向大家透露，这篇文章是被资助的独立研究与开发的成果。Docker公司不仅贡献了工程师们的宝贵时间，并且购
买AWS的服务来支持该工作的不断迭代和测试。发布全部的相关内容用于检测，重复利用以及第三方测试是我们的共同目
标。如果你或者你的组织对资助其他的创新研究感兴趣，请通过http://allingeek.com联系我。
我在这次研究的过程中学习到很多知识，不仅局限于测评的结果和集群架构。如果你想要随时参与讨论，请在Twitter上关注我
或阅读我的博客，因为这些内容细节将随着时间流逝被我渐渐淡忘。
这个项目带来一个黑暗的现实那就是——云不是无限的——当我用光us-west-2a上所有m3.medium的容量时，集群放置位置
成为了我的关注焦点。Oops！正在回滚……
现实中Swarm和Kubernetes在大规模集群中的性能表现怎么样？
我承认，当我最初提出这个问题时并不知道怎么回答。我读过一些文章，比如Kubernetes Performance Measurements and
Roadmap和Scale Testing Swarm to 30,000 Containers等。但是这些文章都存在一个问题：我们很难理解作者真正要测什
么，以及测试环境是怎么样的。更加让人痛苦的是，没有提供清晰的步骤或工具让测试重现。每个呈现出来的数据会变得没有
意义，因为读者已经迷失在上下文中。我认为，对于读者来说，这些数据比起没有被证明的表述反而更加危险。因为读者会更
愿意去相信你的数字，即使它们很难理解。
现有的研究和文献的另一个问题是，很少有文章在测量相同的东西。这样就很难来比较结果报告。我们需要一个通用或完整的
功能测试基准，让这类的工具可以测试每个平台（不仅仅是Swarm和Kubernetes），这样就可以帮助到DevOps社区，就如同
QuirksMode.org帮助网页开发者一样。
这个项目面临的挑战是建立一个通用的框架来评估在一个现实部署环境中的通用功能，同时帮助读者记录流程。毕竟我需要让
每个普通读者可以拿到结果信息。而在真正的执行前，建立一个通用的命名方式是很重要的，例如Docker是采用Container技
术，一个“pod”是Kubernetes中的最小部署单元，一个pod由至少一个Container组成。我们所描述的工作都是使用单容器的
pod，所以接下来的这篇文章中，我会使用Container来替代pod。文章中接下来的内容，我将引用Kubernetes的作业
（job）。一个作业是一个Kubernetes的控制面板所管理的单元，是用户希望完成的任务。一个作业通过一个pod执行，在这
里也是一个Container。
选择用于测量的操作
Swarm和Kubernetes提供了不同的API和功能的抽象。 Swarm是Docker的一个子项目，它的作用在集群级别下就如同Docker
在一台单独的机器中起到的功能。你可以使用Swarm来管理单个容器或者列出集群中所有运行的容器。而Kubernetes拥有并
行启动，自动扩容，有差别的批处理和服务生命周期，负载均衡等特性。因此，经过全面的评价后，我将"容器启动延
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