终极套娃 2.0 | 云原生交付的封装

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我总是喜欢一些比喻，这样可以让我们更加形象地认识事物。

Erda 是一个 PaaS 平台，底层用到的技术曾经从 marathon + mesos 切换到现在的 K8s，它们一般被认为是“容器层”。Erda 在“容器层”之上又堆叠了 CI/CD Pipeline、集群和部署管理、应用监控、自动化测试等等能力，这样分层的体现非常像网络的分层，每一层各司其职，不过我更喜欢将其比喻为「编程语言」。

封装是为了减少“失误”

一门高阶编程语言拥有更符合人类理解的语法，其通过编译成汇编或者机器码来实现运行，或者是编译成低阶语言再进行二次编译。

与此类似，Erda 通过对“容器层”的封装，对我们的用户呈现了具有“Erda 理念”的功能设计和使用体验。而所谓封装最重要的就是减少人为的“失误”，就好像高阶语言通过受限和优雅的语法、智能的编译提示以及丰富的类库，大大减少开发者的心智负担，可以轻松地写出健壮的代码。而在其之上的程序设计方法、最佳实践，为高速交付实现提供理论支撑。

何为制品

Erda 的身骨是以「应用」为中心打造的，假设 Erda 只能剩下一个功能的话，那就是应用的“交付”。

交付可以非常简单，我称之为“两步走”：

1. 将代码编译成应用安装包

2. 在客户要求的环境中安装应用

实际的情况会稍显复杂，但不会改变这个核心的步骤，大抵是多几步的问题。

如果要追究细节的话，这两步可以一直向下展开。Erda 做的事情就是让使用者无须深究这些细节，就像我们使用个人电脑观看视频时无须知道编码、传输和解码的过程，也无须知道有损和无损的区别。

当然，做这样的比喻不代表 Erda 有意阻拦用户进行深入探究，相反若懂得底层原理，更能够加深对 Erda 功能设计的理解！

具体而言，Erda 规范了可在云上交付的“软件安装包”格式，这样的安装包我们称之为“Erda 制品”（下文称之为“制品”），我们简单罗列一下制品的特性，这样大家可以有一个总体的印象：

1. 制品是对 docker 镜像的进一步抽象，类似 docker-compose.yml，涵盖了多个镜像（服务）的总体描述，以及互相之间的依赖关系
2. 制品是对应用交付环境的声明（结构化、可被系统识别的软件安装部署说明书），不仅声明每个镜像服务的资源限制，也能够声明所需要的中间件（比如 mysql）

需要补充一下，由于 Erda 是一个多应用架构（核心的主库 erda、前端应用 erda-ui、监控相关的 telegraf、fluentbit 等），所以 Erda 交付的时候是多个应用共同交付，我们称之为项目制品。项目制品在包含多个应用制品的同时还支持分批部署等特性。

这是 Erda 自己的制品（项目制品）：

Erda 的项目制品

通过分组包含了多个应用制品（erda、erda-ui 等）

制品的 Addons 详情

其中 rds 和 MySQL 可以互为替换

我们聚焦一下 Erda 主应用的制品内部，也就是分组 Group 3 中的 erda 主库的应用制品。

由于 Erda 主应用是微服务架构（多服务），所以我们能看到一串微服务容器列表：

应用如果有多服务

每个服务都有 docker image

以及最核心的 dice.yml：

version: "2.0"
envs: ETCDCTL_API: "3"
services: cluster-agent: cmd: /app/cluster-agent deployments: replicas: 1 envs: DEBUG: "false" resources: cpu: ${request_cpu:1} max_cpu: 1 max_mem: 1024 mem: ${request_mem:1024}
addons: mysql: plan: mysql:basic

为了方便阅读我们只列出了关键的信息，如果大家需要看到完整的 dice.yml，可以在开源代码中找到：

https://github.com/erda-project/erda/blob/master/erda.yml

在这个例子中（也就是 Erda 自身的应用制品），大家可以充分感受到 Erda 是如何将“软件交付”进行封装的。

得益于 docker 对“执行环境”的封装，再组合上 dice.yml 对微服务/多应用整体“交付环境”的封装（实例个数、环境变量、资源消耗、中间件依赖），我们可以很自信地说：“开发者只需要关心其必要知晓的，其他由平台代为负责”。

交付制品

虽然刚介绍完制品的来龙去脉，我们仍想再回顾一下制品的关键组成部分：

1. 镜像列表（docker images）
2. dice.yml 声明了各个服务（镜像列表所对应的）部署所需的资源，以及需要的中间件

镜像（docker）的知识我们暂且按下，“开发者只需要关心其必要知晓的”且只有  dice.yml 的语法规范和配置了。

了解 Erda 的实现，可以知道平台在部署制品时，读取 dice.yml 内容，并最终转换成“容器层”认知的结构（如果是 K8s 则是 Deployment、Service、Ingress，以及 StatefulSet 或者 Operator），进而交由“容器层”施展部署动作。熟悉 K8s 会知道，如果让用户手工编写这些配置，需要理解许多本不用知晓的知识（大多是运维相关），并且容易出错。

PS：不过针对 Addons（或者说中间件）的部署机制相对复杂，考虑到比如 Rds 等云厂商提供的外部能力，Erda 单独提供了一套部署和扩展能力

就像开篇讲的，dice.yml 似乎是一门“高阶语言”，而 K8s yml 则是“低阶语言”（我们这里所指高阶和低阶，并非认为“高阶”一定是“优秀”和“正确”的，而是指相对于方便人类认知而言，是更倾向于易于理解和防止出错的，而且恰恰是“低阶”在性能、灵活度、控制力以及正确逻辑方面是更有优势的），Erda 经过一次复杂的“编译”，将用户（我们不妨说业务研发人员）更容易理解的配置和声明格式或者语法，转变成实际部署的工作负载（Workload）和内生亦或外部的服务（Addons）。

聊了这么多，很容易就能得出 Erda 是如何交付制品的结论：一键部署。

只需要选择制品，

就可以一键创建部署单，等待结果即可

当然真实的生产环境部署相对复杂，但不会改变核心的一键部署流程。Erda 在此之外展开了非常多额外的流程和功能：比如制品能够导出和导入，我们同时也开发了 Gallery（集市）方便制品的传播（Gallery 同时也承载了 Addons 以及 Pipeline 的 Action）；制品也内置了 migration 的能力，能够在部署的过程中进行数据迁移；等等。

当然最重要的是 Pipeline 也就是流水线的能力，通过其编排的核心 CI/CD 逻辑：“代码 -> 制品 -> 部署”，能够从流程上控制生产环境（也包括测试或者其他环境）的准入，Pipeline 的 Action 扩展机制为方便对接外部流程节点提供可能，当然 Erda 内置提供了非常多开箱即用的能力诸如质量扫描、单元测试、自动化测试等等。

最后

本文只是从一个很小的侧面：制品，讲述了 Erda 如何交付自身，也包括如何交付各个其他软件，但“制品”又是在 Erda 中最为重要最为核心的概念，也可以说是 Erda 至此不变的“理念”。这是 Erda 的起点、原点，此前 Erda 未有身骨，只是内部无名的打包部署平台；此后 Erda 繁舟聚汇，不终不止。

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• Erda Github 地址：
  https://github.com/erda-project/erda
• Erda Cloud 官网：
  https://www.erda.cloud/

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本文分享自微信公众号 - 尔达 Erda（gh_0f507c84dfb0）。
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