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文档简介

IaaSIaaS平台大规模计算集群的容器实践丏注.服务.中立源•各种计算类业务•成千上万次并发请求还是容器•虚拟机3•虚拟机和容器结合3APITaskMangercorosclustercoreosclustercoreosclusterAPITaskMangercorosclustercoreosclustercoreosclusterDockerDockerRegistry上运行容器的集群模式•采用VM+docker的模式pi•更小的资源消耗，•通过etcd存储计算节点信息•通过fleet服务管理计算节点•以Docker方式执行任务••每个CoreOS节点部署一个or•TaskExecutor通过Docker执行任务，并通过Docker的标准输入和标准输出交换数据CoreCoreOsTaskExecutorkerkerkerTaskMangerDockerRegistrycoreoscoreoscorosclusterTaskMangerDockerRegistrycoreoscoreoscorosclusterclusterclusterCoreOsTaskExecutorkerrAAPI•DockerRegistry存放业务的eeper算节点状态并按照分配算法务执行节点•所有管理模块都以golang开发，rker•用户将应用打包成Docker并上传到我们的•通过HTTPAPI方式调用任务，拉起Docker完成计算STaskManager完成，任务参数：{输入,docker镜像路径,输出,超时时间}•任务分为同步任务和异步任务•同步任务需要同步等待任务返回，适用于实时计算•异步任务提交后根据任务id获取结果，适用于离线计算•获取任务结果•获取任务状态提交图片处理请求DockerDocker提交图片处理请求DockerDocker应用案例-UFILE图片处理APITaskManagerCoreOsAPITaskManagerDockerDocker返回处理结果应用案例-UFILE图片处理•将ufile的图片处理算法打包成Docker•要求•实时性•源图片通过数据流输入•目标图片通过数据流输出应用案例-UFILE图片处理•实现•基于数据流的实时计算•将输入流重定向到Docker实例的标准输入•图片

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