云原生的創(chuàng)新源泉

云原生趨勢下，應(yīng)用容器化比例正在快速增長，Kubernetes 也已成為云原生時(shí)代新的基礎(chǔ)設(shè)施。 Forrester 預(yù)測到 2022 年，全球組織/公司在生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行容器化應(yīng)用。從今天不足 30%的比例將大幅度提升到超過 75%，企業(yè)應(yīng)用容器化的趨勢勢不可擋。我們可以看到兩個(gè)普遍的現(xiàn)象。首先，在云上托管 Kubernetes 已經(jīng)成為企業(yè)上云及運(yùn)行容器的優(yōu)先選擇。另外，用戶使用容器的方式也在改變，從無狀態(tài)應(yīng)用到核心企業(yè)應(yīng)用再到數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，越來越多的企業(yè)使用容器來部署生產(chǎn)級別、復(fù)雜度高和高性能計(jì)算的有狀態(tài)應(yīng)用。比如 Web 服務(wù)、內(nèi)容資料庫、數(shù)據(jù)庫，甚至 DevOps、AI/大數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

隨著基礎(chǔ)設(shè)施從物理機(jī)到虛擬機(jī)，到以 Kubernetes 為代表的容器環(huán)境，甚至到 Serverless 的逐漸演進(jìn)，今天的計(jì)算和應(yīng)用正在面臨巨大的變化。這種變化使得資源粒度越來越細(xì)，生命周期越來越短，計(jì)算按需使用。

從用戶視角來看云原生帶來的存儲變化，最明顯的就是用戶使用存儲界面發(fā)生上移，和應(yīng)用不直接相關(guān)的存儲服務(wù)從應(yīng)用層下沉到云平臺，用戶更關(guān)心應(yīng)用。 

舉例來說，傳統(tǒng)形態(tài)用戶需要關(guān)心所有硬件和軟件，逐漸過渡到用戶關(guān)心虛擬機(jī)、操作系統(tǒng)和整個(gè)應(yīng)用軟件棧，到今天在 Serverless 里演變成用戶只關(guān)心應(yīng)用業(yè)務(wù)和代碼。系統(tǒng)資源從物理資源層、虛擬化資源層上升到應(yīng)用開發(fā)層，用戶無需關(guān)心底層的基礎(chǔ)設(shè)施。 

在這樣的技術(shù)體系下，存儲的能力的演變主要體現(xiàn)在以下 3 個(gè)方面：

1、高密虛擬機(jī)時(shí)代，一個(gè)虛擬機(jī)就對應(yīng)一個(gè)完整的存儲空間，可以用其存儲整個(gè)應(yīng)用所需要的所有數(shù)據(jù)相關(guān)的訪問和存儲需求。在Serverless 函數(shù)計(jì)算環(huán)境，應(yīng)用被切分為一個(gè)個(gè)函數(shù)，對應(yīng)的資源都需要存儲管理，因此，存儲的密度發(fā)生了很大的變化，存儲密度更高。

2、彈性隨著應(yīng)用拆分的粒度越來越細(xì)化，存儲密度逐漸提升，Serverless 函數(shù)計(jì)算大規(guī)模實(shí)例需要高并發(fā)啟動，存儲需要極致彈性的能力。

3、極速從Serverless 函數(shù)計(jì)算的角度來看，函數(shù)是整個(gè)進(jìn)程的一個(gè)部分，生命周期自然變短。由此出現(xiàn)大量短生命周期的容器實(shí)例。隨著生命周期越來越短，需要存儲快速掛載/卸載，快速訪問。 

隨著服務(wù)界面發(fā)生上移，存儲管控界面被重塑，內(nèi)置存儲和外置存儲變得更加清晰。Serverless 環(huán)境里，用戶可見界面是外置存儲（包括文件存儲和對象存儲），而內(nèi)置存儲（包括鏡像存儲和臨時(shí)存儲）對用戶是不可見的，內(nèi)置存儲由阿里云來管理，提供了創(chuàng)新的機(jī)會。

鏡像加速的技術(shù)創(chuàng)新

阿里巴巴容器規(guī)?；渴鸬奶魬?zhàn)

阿里巴巴容器規(guī)?；渴鹬饕媾R的挑戰(zhàn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1、業(yè)務(wù)體量大。集群規(guī)模大，高達(dá)十萬量級；所有應(yīng)用全部容器化，并且應(yīng)用鏡像大，通常以數(shù)十 GB 大小為主。

2、更快的部署速度。業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)增長，要求云平臺可以快速的部署應(yīng)用，才能夠處理業(yè)務(wù)增長，尤其雙十一大促時(shí)緊急擴(kuò)容，難以事前對各服務(wù)準(zhǔn)確預(yù)估容量。

3、然而大規(guī)模的創(chuàng)建或者更新容器集群依然很慢，主要原因是容器部署鏡像的下載和解壓很慢，主要的技術(shù)挑戰(zhàn)如下:

• 時(shí)間開銷大：時(shí)間開銷 ∝ 鏡像大小 * 節(jié)點(diǎn)數(shù)；一千節(jié)點(diǎn)就需要存一千份鏡像；

• CPU 時(shí)間開銷大：gzip解壓慢，且只能串行解壓；

• I/O 壓力大：下載、解壓兩輪寫盤，包括眾多節(jié)點(diǎn)同時(shí)寫盤，對云盤產(chǎn)生“共振”；  

• 內(nèi)存占用擾動：對宿主機(jī) page cache 產(chǎn)生嚴(yán)重?cái)_動；

• 但是有效數(shù)據(jù)占比少：啟動時(shí)平均僅需鏡像數(shù)據(jù)的6.4%。

應(yīng)對以上技術(shù)挑戰(zhàn)，大規(guī)模容器部署的關(guān)鍵需求抽象總結(jié)為三點(diǎn)：

1、按需：下載解壓速度足夠快、數(shù)據(jù)按需訪問和按需傳輸。

2、增量分層：數(shù)據(jù)解耦，通過 OCI-Artifacts 標(biāo)準(zhǔn) overlayfs 把層次做劃分，增量數(shù)據(jù)，時(shí)間資源使用更有效。

3、Remote Image ：采用遠(yuǎn)程鏡像技術(shù)，改變鏡像格式，同時(shí)減少本地資源的消耗。

Remote Image 技術(shù)方案對比

Remote Image 主要有兩種技術(shù)實(shí)現(xiàn)的方式，一種是基于文件系統(tǒng)，第二種是基于塊設(shè)備。Remote Image 技術(shù)方案對比如下圖所示：

 基于文件系統(tǒng)的 Remote Image 技術(shù)的主要特點(diǎn)是直接提供文件系統(tǒng)接口，是容器 Image 的自然擴(kuò)展。復(fù)雜度高，穩(wěn)定性、優(yōu)化和高級功能的實(shí)現(xiàn)難度大。在通用性上，和操作系統(tǒng)綁定，能力固定，不一定匹配所有應(yīng)用。同時(shí)攻擊面較大。行業(yè)代表主要是 Google CRFS，Microsoft Azure Project Teleport，AWS SparseFS。 

基于塊設(shè)備實(shí)現(xiàn)的 Remote Image 技術(shù)的主要特點(diǎn)是可配合常規(guī)文件系統(tǒng)一起使用，如 ext4；普通容器、安全容器、虛擬機(jī)均可直接使用。復(fù)雜度、穩(wěn)定性、優(yōu)化和高級功能更容易實(shí)現(xiàn)。在通用性上，與操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)解綁，應(yīng)用可自由選擇最合適的文件系統(tǒng)，如 NTFS，作為依賴打包進(jìn) Image。并且攻擊面較小。

阿里巴巴選擇了 Date Accelerator for Disaggregated Infrastructure （簡稱為 DADI），同時(shí)進(jìn)行了規(guī)模性驗(yàn)證。

阿里巴巴自研容器鏡像加速技術(shù) DADI

DADI 是阿里巴巴的獨(dú)創(chuàng)性的技術(shù)方案。DADI 鏡像服務(wù)是一種可以做到敏捷又彈性部署應(yīng)用的分層塊級鏡像服務(wù)。DADI 徹底摒棄了傳統(tǒng)容器啟動的瀑布類型（即下載、解包、啟動），實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程鏡像的細(xì)粒度按需加載，容器啟動前不在需要部署鏡像，容器在創(chuàng)建后可以立即啟動。

 

DADI 的數(shù)據(jù)路徑如下圖所示，虛線之下是內(nèi)核態(tài)，虛線之上是用戶態(tài)。DADI 將鏡像抽象為虛擬塊設(shè)備，并在其上容器應(yīng)用掛載常規(guī)文件系統(tǒng)如 ext4。當(dāng)用戶應(yīng)用讀取數(shù)據(jù)時(shí)候，讀取請求先通過常規(guī)的文件系統(tǒng)處理，文件系統(tǒng)將請求轉(zhuǎn)換為虛擬塊設(shè)備的一次或者多次讀取。對塊設(shè)備的讀取請求被轉(zhuǎn)發(fā)到用戶態(tài)的 DADI 模塊，最后轉(zhuǎn)換為一個(gè)或者多個(gè) Layer 的隨機(jī)讀取。

DADI 鏡像采用塊存儲+分層技術(shù)，每層只記錄被增量修改的數(shù)據(jù)塊，支持壓縮以及實(shí)時(shí)的按需解壓縮；支持按需傳輸，只傳輸用到的數(shù)據(jù)塊下載使用；DADI 還可以采用 P2P 傳輸架構(gòu)，一傳十、十傳百，在大規(guī)模集群內(nèi)將網(wǎng)絡(luò)流量均衡到所有多個(gè)節(jié)點(diǎn)上去。

DADI 關(guān)鍵技術(shù)解讀

DADI 增量鏡像可以通過基于塊+分層技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，其中每個(gè)層對應(yīng)于一個(gè) LBA 的變更。DADI 的關(guān)鍵技術(shù)包括遠(yuǎn)程鏡像的細(xì)粒度按需傳輸，高效的在線解壓縮，基于 trace 讀取，用于處理突發(fā)工作的 P2P 傳輸技術(shù)。DADI 在提高部署應(yīng)用的敏捷性和彈性方面非常有效。 

1、分層塊設(shè)備 Overlay Block Device

每層記錄被增量修改的變長數(shù)據(jù)塊 LBA，不涉及文件/文件系統(tǒng)的概念，以 512 字節(jié)為最小粒度。快速索引，支持變長記錄，以節(jié)省內(nèi)存，各記錄的 LBA 不重疊，支持高效的區(qū)間查詢。 

2、原生支持可寫層

提供追加寫文件和隨機(jī)寫稀疏文件兩種模式構(gòu)建 DADI 鏡像。只讀層，每個(gè)只讀都可以按照不同類型的大小，每層查詢區(qū)間，速度極快?？蓪憣佑纱鎯υ紨?shù)據(jù)(Raw Data)和存儲索引(Index)兩部分組成，接受 append only 組織而成。

3、ZFile 壓縮格式

標(biāo)準(zhǔn)壓縮文件格式，例如 gz，bz2，xz 等，無法高效的進(jìn)行隨機(jī)讀寫操作，無論讀取壓縮文件中的哪一部分，都需要從頭部開始解壓，為了支持 layer blob 的壓縮并同時(shí)支持遠(yuǎn)程鏡像的按需讀取，DADI 引入了 ZFile 壓縮格式。ZFile 的壓縮格式如下圖所示，按固定大小數(shù)據(jù)塊壓縮，只解壓讀到的數(shù)據(jù)塊，支持多種有效的壓縮算法，包括 lz4，zstd，gzip 等，采用通用格式，不綁定于 DADI。

4、基于 Trace 預(yù)取

記錄應(yīng)用過程中的讀取日志、只記位置、不記數(shù)據(jù)本身。在應(yīng)用冷啟動時(shí)，若已有 trace 記錄，則 DADI 將根據(jù)trace提前把數(shù)據(jù)預(yù)取回本地，采用高并發(fā)讀取，更加高效。Trace 作為一個(gè)特殊的 layer 存于 image，專門用于加速，用戶不可見，未來可容納其他加速文件。如下圖綠色部分表示加速層、容納 trace 文件以及其他文件。

5、按需 P2P 傳輸

在我們的生產(chǎn)環(huán)境中，有幾個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用程序已經(jīng)部署在數(shù)千臺服務(wù)器上，并且包含高達(dá)數(shù) GB 的 Layer，這些應(yīng)用程序的部署給 Registry 和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施帶來了巨大壓力。為了更好的處理此類大型應(yīng)用，DADI 將最近使用的數(shù)據(jù)塊緩存在每個(gè)宿主機(jī)的本地磁盤上，采用 P2P 的方式在主機(jī)之間傳輸數(shù)據(jù)。

1、采用樹形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分發(fā)數(shù)據(jù)

• 各個(gè)節(jié)點(diǎn)均緩存最近使用過的數(shù)據(jù)塊

• 跨節(jié)點(diǎn)請求大概率命中父節(jié)點(diǎn)自己的 cache

• 未命中的請求會遞歸向上傳遞，直到 registry

2、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由 root 節(jié)點(diǎn)動態(tài)維護(hù)

• 每個(gè) layer 單獨(dú)一個(gè)傳輸拓?fù)?

3、每個(gè)機(jī)房單獨(dú)部署一組 root

• 多節(jié)點(diǎn)高可用架構(gòu)

• 基于一致性哈希的分工

大規(guī)模啟動耗時(shí)測試

我們將 DADI 容器啟動延遲與 .tgz 鏡像、Slacker、CRFS、LVM 和 P2P 鏡像下載進(jìn)行了比較，使用 DockerHub.com 上的 WordPress 鏡像，我們觀測單實(shí)例的冷啟動延遲，所有服務(wù)器和主機(jī)位于同一數(shù)據(jù)中心。如左圖所示，結(jié)果表明，使用 DADI 可以明顯減少容器的冷啟動時(shí)間。

我們在公共云上創(chuàng)建了 1000 個(gè) VM，并將他們用做容器的主機(jī)。在每個(gè)主機(jī)上啟動 10 個(gè)容器，總共 10000 個(gè)容器。測試使用 Python 編寫的一個(gè)小程序 Agility，訪問 HTTP 服務(wù)器并在服務(wù)端記錄時(shí)間。如右圖所示，結(jié)果表明 DADI 的冷啟動在 3 秒之內(nèi)快速完成。

DADI 在阿里巴巴的規(guī)?；\(yùn)行

DADI 已經(jīng)在阿里巴巴集團(tuán)規(guī)模化運(yùn)行，在阿里巴巴的生產(chǎn)環(huán)境內(nèi)大規(guī)模部署。數(shù)據(jù)顯示 DADI 在 10000個(gè)宿主機(jī)上啟動 10000 個(gè)容器僅需3-4 秒。DADI 完美應(yīng)對雙十一大促洪峰，目前在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部已經(jīng)部署了接近十萬臺服務(wù)器宿主機(jī)，支持集團(tuán) Sigma、搜索、UC 等業(yè)務(wù)在線、離線應(yīng)用超過 2 萬個(gè)，極大提高了應(yīng)用發(fā)布、擴(kuò)容效率，體驗(yàn)如絲般順滑。我們在全球最大的電子商務(wù)平臺之一的生產(chǎn)環(huán)境中使用 DADI 的經(jīng)驗(yàn)表明，DADI 在提高部署應(yīng)用的敏捷性和彈性方面非常有效。

擁抱開源，釋放云原生技術(shù)紅利

現(xiàn)在，DADI 正在通過貢獻(xiàn)社區(qū)的方式更好地釋放云原生技術(shù)紅利，也希望與更多企業(yè)和開發(fā)者共建容器鏡像標(biāo)準(zhǔn)。 

目前 DADI 已經(jīng)開放了支持 Contained（docker 尚不支持 remote image），支持節(jié)點(diǎn)直連 Registry + 本地緩存技術(shù)，支持構(gòu)建、轉(zhuǎn)換鏡像。 

未來還會開放 P2P 按需傳輸：將 P2P 子系統(tǒng)重新設(shè)計(jì)為 Registry 的延伸，將支持共享存儲，如 nfs、hdfs、ceph、glusterfs 等，全局 Registry +機(jī)房共享存儲 + 節(jié)點(diǎn)本地緩存 + P2P 數(shù)據(jù)傳輸，構(gòu)建機(jī)房內(nèi)緩存。 

大家可通過查看以下 Github 的鏈接了解更多信息：

• 控制平面 (for containerd)：
  

https://github.com/alibaba/accelerated-container-image

• 數(shù)據(jù)平面(overlaybd)：
  

https://github.com/alibaba/overlaybd

容器持久存儲的技術(shù)演進(jìn)

存儲接入技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

上面我們談到了 Serverless 應(yīng)用架構(gòu)的新范式，現(xiàn)在我們看到一個(gè)趨勢，從虛擬機(jī)到普通容器，再逐漸演變?yōu)樯颀埪憬饘俨渴鸢踩萜?。從存儲的布局角度來看，其面臨的顯而易見的挑戰(zhàn)是更加高密和多租戶。 

容器接入技術(shù)趨勢：計(jì)算層基于 ECS + 普通容器的架構(gòu)向基于神龍 + 安全容器架構(gòu)演進(jìn)，單節(jié)點(diǎn)密度達(dá)到 2000，單實(shí)例規(guī)格最小粒度內(nèi)存 128MB，1/12 CPU。容器接入技術(shù)的趨勢，帶來了 I/O 資源放大的挑戰(zhàn)。 

阿里云存儲在端接入上有自己的思考，存儲分為內(nèi)置存儲(鏡像和臨時(shí)存儲)和外置存儲（文件系統(tǒng)/共享文件系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫文件系統(tǒng)等）。 

存儲系統(tǒng)如何和底層更好的連接？存儲接入容器的方式是通過 virtio 的能力卸載到神龍Moc 卡上，神龍 Moc 卡 + virtio 的通路和底層存儲服務(wù)更好的聯(lián)動。

持久存儲 - 面向現(xiàn)代化應(yīng)用的彈性供給云盤 ESSD

ESSD 云盤為用戶提供高可用、高可靠、高性能的塊級隨機(jī)訪問服務(wù)，并提供原生快照數(shù)據(jù)保護(hù)和跨域容災(zāi)等豐富的企業(yè)特性。 

面向現(xiàn)代化應(yīng)用的彈性供給云盤 ESSD 具備兩個(gè)關(guān)鍵特性：

• 云盤掛載密度提升 4 倍，單實(shí)例最大支持 64 塊云盤
  

• 性能與容量完全解耦，用戶需求不需要預(yù)先設(shè)定，按需而定。
  

舉例來說，為了應(yīng)對很多用戶面臨的問題：無法準(zhǔn)確預(yù)估業(yè)務(wù)峰值，在性能配置上難以做好精準(zhǔn)規(guī)劃。如果性能配置預(yù)留過高，會造成日常資源的大量閑置浪費(fèi)；而如果性能預(yù)留不足，業(yè)務(wù)突發(fā)洪峰會造成業(yè)務(wù)受損。我們推出了 ESSD Auto PL 云盤，它支持性能指定配置的同時(shí)，支持按業(yè)務(wù)負(fù)載自動伸縮，單盤可以自動提升到最高 100 萬 IOPS 性能，為不可預(yù)期的突發(fā)訪問提供安全便捷的性能自動配置。

持久存儲 - 容器網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng) CNFS

針對容器中使用文件存儲的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)，阿里云存儲團(tuán)隊(duì)與容器服務(wù)團(tuán)隊(duì)共同推出了容器網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng) CNFS，內(nèi)置在阿里云托管的 Kubernetes 服務(wù) ACK 中。CNFS 通過將阿里云的文件存儲抽象為一個(gè) K8s 對象（CRD）進(jìn)行獨(dú)立管理，包括創(chuàng)建、刪除、描述、掛載，監(jiān)控及擴(kuò)容等運(yùn)維操作，使用戶可以在享受容器使用文件存儲帶來的便捷的同時(shí)，提高文件存儲的性能和數(shù)據(jù)安全，并提供容器一致的聲明式管理。

CNFS 在可訪問性、彈性擴(kuò)容、性能優(yōu)化、可觀測性、數(shù)據(jù)保護(hù)、聲明式等六個(gè)方面針對容器存儲進(jìn)行了深度優(yōu)化，使其與開源方案相比具有以下明顯優(yōu)勢：

• 在存儲類型方面，CNFS 支持文件存儲，目前支持阿里云文件存儲 NAS

• 支持 Kubernetes 兼容的聲明式生命周期管理，可以一站式管理容器和存儲

• 支持 PV 的在線擴(kuò)容、自動擴(kuò)容，針對容器彈性伸縮特性優(yōu)化

• 支持更好的和 Kubernetes 結(jié)合的數(shù)據(jù)保護(hù)，包括 PV 快照、回收站、刪除保護(hù)、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)災(zāi)備等

• 支持應(yīng)用級別的應(yīng)用一致性快照，自動分析應(yīng)用配置和存儲依賴，一鍵備份、一鍵還原

• 支持 PV 級別監(jiān)控

• 支持更好的訪問控制，提高共享文件系統(tǒng)的權(quán)限安全，包括目錄級 Quota、ACL

• 提供性能優(yōu)化，針對文件存儲的小文件讀寫，提供更優(yōu)化的性能

• 成本優(yōu)化，提供低頻介質(zhì)及轉(zhuǎn)換策略，降低存儲成本

最佳實(shí)踐

數(shù)據(jù)庫容器化使用 ESSD 云盤高密掛載的最佳實(shí)踐

數(shù)據(jù)庫容器化使用 ESSD 云盤高密掛載的業(yè)務(wù)場景主要面臨的需求是：數(shù)據(jù)庫部署模式從虛擬機(jī)向容器化發(fā)展，持續(xù)提升彈性和可移植性，簡化部署。容器部署密度隨著 CPU 核數(shù)線性增長，需要持久化存儲提升掛載密度。數(shù)據(jù)庫作為 IO 密集型業(yè)務(wù)，對單機(jī)存儲性能提出更高要求。 

我們的解決方案是數(shù)據(jù)庫使用 g6se 存儲增強(qiáng)型實(shí)例，單實(shí)例提供最高 64 塊云盤掛載密度，g6se 存儲增強(qiáng)型實(shí)例，提供最高 100 萬 IOPS，4GB 存儲吞吐，適配單機(jī)高密部署的性能需求。 數(shù)據(jù)庫容器化使用 ESSD 云盤高密掛載的優(yōu)勢是：

• 高密掛載：相比上代實(shí)例，云盤掛載密度提升 400%，提升數(shù)據(jù)庫實(shí)例單機(jī)部署密度。

• 高性能：單機(jī)最高 100 萬 IOPS，多個(gè)云盤之間 IO 天然隔離，提供穩(wěn)定可預(yù)期讀寫性能。

• 高彈性：ESSD 云盤 支持 IA 快照，快照立即可用實(shí)現(xiàn)只讀實(shí)例的秒級創(chuàng)建。

• 高可靠性：云盤基于 9 個(gè) 9 數(shù)據(jù)庫可靠性設(shè)計(jì)，同時(shí)支持快照、異步復(fù)制等數(shù)據(jù)保護(hù)手段，解決軟硬件故障帶來的數(shù)據(jù)安全風(fēng)向。
  

Prometheus 監(jiān)控服務(wù)使用文件存儲的最佳實(shí)踐

Prometheus 的實(shí)現(xiàn)方式是Prometheus server 主要用于抓取和存儲數(shù)據(jù)。Client libraries 可以用來連接 server 并進(jìn)行查詢等操作，push gateway 用于批量，短期的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的歸總節(jié)點(diǎn)，主要用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯報(bào)等。不同 exporter 用于不同場景下的數(shù)據(jù)收集，如收集 MongoDB 信息 MongoDB exporter。 

Prometheus 的核心存儲 TSDB ，類似 LSM tree 的存儲引擎。我們看到一個(gè)趨勢，存儲引擎多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)同步，需要引入 Paxos 一致性協(xié)議。中小型客戶在管理引擎的時(shí)候，管理一致性協(xié)議的時(shí)候難度非常大，架構(gòu)將計(jì)算和存儲分離，計(jì)算是無狀態(tài)的，TSDB 的存儲的引擎釋放給分布式文件系統(tǒng)，天然需要 NAS 共享文件系統(tǒng)。 

Prometheus 監(jiān)控服務(wù)使用文件存儲的優(yōu)勢是：

• 共享高可用：多 Pod 共享 NAS 持久化存儲，計(jì)算節(jié)點(diǎn) Failover 實(shí)現(xiàn)容器應(yīng)用的高可用。

• 0 改造：分布式 POSIX 文件系統(tǒng)接口，無需任何改造

• 高性能：支持并發(fā)訪問，性能滿足瞬間拉起索引查詢，同步進(jìn)行數(shù)據(jù)加載以及低時(shí)延索引查詢 + 寫入

• 高彈性：存儲空間不需預(yù)配置，按需使用，按量計(jì)費(fèi)，適配容器彈性能力

總結(jié)

面向容器和 Serverless Computing 的存儲創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動了存儲視角的新變化，整個(gè)存儲界面上移，開發(fā)者更加專屬于應(yīng)用本身，基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)維盡量被托管。存儲供給的特性更加高密、彈性、極速。 

以上為大家分享了阿里云容器存儲的技術(shù)創(chuàng)新，包括 DADI 鏡像加速技術(shù)，為容器規(guī)?；瘑拥於撕芎玫幕A(chǔ)，ESSD 云盤提供極致性能，CNFS 容器網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)提供極致的用戶體驗(yàn)。 

隨時(shí)云原生創(chuàng)新序幕拉開，云原生存儲創(chuàng)新剛剛走出第一步，相信和各位行業(yè)專家一起開創(chuàng)和 Reinvent 存儲的創(chuàng)新機(jī)會。