开源聚焦：Mesos自动扩缩容

Lori Mac Vittie杰出工程师兼首席技术布道师 | F5

得益于云，应用自动扩缩容几乎已成为可扩展性的代名词。在大多数人看来，如果无法支持自动扩缩容，就不具备可扩展性。

无论是在云、容器还是传统环境中，应用自动扩缩容都高度依赖于跨多个系统协调特定操作。这种协调通过API实现，而API正是云环境和容器化环境的基石。

直到最近，使用Mesos自动扩缩应用仍主要依靠手动操作。对于超过半数（51%）使用容器部署单体应用和旧版应用的Mesos用户（根据其调查）而言，这种方式或许尚可。但对于希望通过Mesos提高资源利用效率，并借助可扩展性增强敏捷性的用户来说，这种方式难以持续。每当不得不改用手动方式扩缩应用时，都会面临人为错误的风险，并产生运营成本，导致每笔交易的成本上升。毕竟，人力并非没有成本；如果员工将时间用于扩缩应用，就无法投入其他可能对组织发展和成功至关重要的项目。此外，每笔交易的成本也是云和容器环境中的一项重要指标，因为采用这些环境的部分目的正是降低此类成本。每笔交易的成本越高，利润或生产力就越低，而这两者如今都是衡量企业健康状况的重要指标。

Gaurav Kumar是较早采用Mesos的一家企业的工程师。他秉持开源精神，应对这一挑战：亲手构建了一个解决方案。API和开源技术让社区和客户能够做到这一点。

要使用F5 BIG-IP实现Mesos内应用的自动扩缩容，需要采用两个现有的开源解决方案：

1. F5 Container Connector for Marathon，负责侦听Marathon事件，然后相应地配置BIG-IP。
2. 一个用于BIG-IP指标的Prometheus导出器，由现有开源项目BIG-IP Exporter派生而来，用于从BIG-IP收集相关遥测数据（TCP连接数、HTTP请求数等）。

随后，Kumar开发了该解决方案的第三个组成部分，即“基于F5的DCOS/Marathon服务自动扩缩容组件”（称为“F5 Autoscaler”）。

F5 Autoscaler组件从F5 Exporter获取统计数据，并将其与定义的阈值进行比较。当达到其中一个阈值时，F5 Autoscaler会向DCOS主节点提交扩缩容请求，以添加池成员。Marathon会按常规方式处理该请求，即部署新的容器或应用实例，然后通过F5 Container Connector for Marathon通知BIG-IP，由该连接器在BIG-IP中配置新的池成员。

应用自动扩缩容就这样实现了。

该解决方案充分体现了开源不仅能帮助组织降低成本、缩短产品上市时间，还能为解决实际业务挑战提供框架。

本期专题重点介绍的开源软件：

• F5 Marathon Autoscaler（github）（Docker），贡献者：Gaurav Kumar
• F5 Exporter（github），贡献者：ExpressenAB
• Prometheus F5 Exporter（github），贡献者：Gaurav Kumar
• F5 Container Connector（github）（Docker），贡献者：F5 Networks
• DC/OS
• Marathon

关于作者

Lori Mac Vittie杰出工程师兼首席技术布道师 | F5

Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。

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