怀念一下 Mesos
GrissomFI约 5 分钟2023年《Mesos 时代彻底消亡：10 年创业挣扎、微软谷歌收购未果，这家公司还是倒闭了》：Mesos 时代彻底消亡：10 年创业挣扎、微软谷歌收购未果，这家公司还是倒闭了
2021年《Mesos已死，Mesos不朽！》：Mesos已死，Mesos不朽！
最近在反思大数据与 Kubernetes 的结合，同时重读了《Mesos: A Platform for Fine-Grained Resource Sharing in the Data Center》。Kubernetes 与 Mesos 的路线之争仿佛就在昨天。虽然 Mesos 项目已经淡出历史舞台，但其许多技术理念，例如 双层调度模型，依然具有重要的参考价值。
在借鉴这些技术时，我们需要保持警惕：过高的技术复杂性可能会演变为产品复杂性，从而限制产品的适用性与推广。技术的价值在于适配具体场景与解决实际问题，而非炫技。KISS（Keep It Simple, Stupid）原则始终是设计和实践中不可忽视的重要准则。
我个人认为 Kubernetes 成功的核心原因：
1. 容器化原生设计，广泛适用的场景
容器作为 Kubernetes 的第一个公民，屏蔽了底层环境的差异性，形成了标准化的应用打包和交付方式。这种抽象设计不仅简化了资源管理，还使得 Kubernetes 能够广泛适用于微服务、批处理、大数据、机器学习等多种场景，真正实现了“一套工具解决多种需求”。2. 强大的社区生态支持
Kubernetes 的成功离不开 CNCF 社区的强大支持。社区集结了诸多科技巨头：
• Red Hat：操作系统领域的领军企业，推动 Kubernetes 与 Linux 生态深度整合。
• Google：大规模分布式系统的专家，为 Kubernetes 提供了关键技术支持和经验。
• 其他企业与专家：包括 AWS、Microsoft 等云厂商，以及大量贡献者，通过共同努力完善 Kubernetes 生态，博采众长，形成强大的产业协同效应。
3. 易用性高，开箱即用
Kubernetes 提供声明式管理、容器化原生支持和内置扩展机制，使开发者和运维工程师能够快速上手，轻松实现应用部署和集群管理。相比之下：
• Mesos 虽然具有灵活的双层调度模型，但其复杂的调度逻辑和高运维成本，导致其只适合特定的分布式计算场景。
• Kubernetes 的开箱即用能力更强，适用场景更加广泛，是企业选择的关键因素。
Kubernetes 的成功不仅是技术的胜利，更是生态的胜利。容器的标准化设计、社区的强大协作以及高易用性，使其超越了 Mesos 等竞争对手，成为容器编排领域的事实标准。
以下从设计理念、调度机制、容器化支持、易用性、生态系统、性能与扩展性、实际应用场景和市场表现等方面对 Kubernetes 和 Mesos 进行了详细对比。
1. 设计理念
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 核心目标 | 专注于容器编排，适用于云原生应用的部署、管理和扩展。 | 通用的资源调度平台，支持多种框架和工作负载（如批处理、流处理、数据库）。 |
| 抽象模型 | 以容器为核心的抽象（Pod、Service、Deployment 等），对容器化应用精细化管理。 | 提供底层资源抽象（CPU、内存等），上层框架（如 Marathon 或 Spark）负责具体任务调度。 |
| 用户对象 | 专为开发者和运维工程师设计，简化应用部署和管理流程。 | 面向资源管理和分布式计算领域的架构师和高级用户。 |
2. 调度机制
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 调度模型 | 单层调度：Kubernetes 调度器直接调度所有任务和资源，提供全局控制能力。 | 双层调度：Mesos Master 提供资源报价，框架调度器选择资源并分配任务。 |
| 调度策略 | 内置多种策略（如优先级、资源需求、节点亲和性），支持插件化和自定义调度器。 | 调度灵活但复杂，框架需要自己实现调度逻辑（如数据本地性、任务优先级等）。 |
| 资源粒度 | 基于 Pod（容器组）的资源调度，支持细粒度的 CPU、内存和存储分配。 | 基于裸资源（CPU、内存等）的调度，框架决定资源具体使用方式。 |
3. 容器化支持
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 容器支持 | 专为容器设计，原生支持 Docker、Containerd 等容器运行时。 | 最初并非为容器设计，后期通过 Marathon 和其他框架支持容器化工作负载。 |
| 云原生特性 | 完全基于云原生设计，支持声明式管理、自动扩展和服务发现等功能。 | 支持多种工作负载，但对云原生场景的支持较弱，需要更多手动配置和管理。 |
4. 易用性
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 部署和使用 | 提供丰富的工具（如 kubeadm、Helm）和文档，支持快速部署和配置。 | 部署复杂，通常需要结合 Marathon 或 DC/OS 使用，学习曲线较陡。 |
| 开发者友好性 | 提供简单易用的 API 和 CLI，开发者可以快速上手。 | 更面向高级用户，需要深入理解 Mesos 的生态和调度机制。 |
5. 生态系统
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 社区支持 | CNCF 旗下项目，社区活跃，拥有丰富的扩展插件（如 Istio、Prometheus）。 | Apache 项目，社区规模较小，活跃度不如 Kubernetes。 |
| 插件与工具 | 提供全面的插件支持（存储、网络、安全等），如 Helm、Cilium 等。 | 插件和工具生态较为有限，主要依赖 Marathon 和第三方框架。 |
6. 性能与扩展性
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 扩展能力 | 支持数千节点的集群管理，且在云原生场景下性能优化更好。 | 更适合管理超大规模集群，但对容器化工作负载扩展性较差。 |
| 负载类型 | 优化容器化工作负载，适合微服务和云原生场景。 | 支持多种负载（批处理、流处理、容器化等），但在多框架场景下可能有资源竞争问题。 |
7. 实际应用场景
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 典型场景 | 云原生应用、微服务架构、DevOps 流程、容器编排、多云和混合云部署。 | 分布式计算、大规模批处理、流式计算、异构工作负载管理（如 Spark、Hadoop 和 Cassandra）。 |
| 用户案例 | Google、Netflix、Spotify 等互联网公司及各大云服务提供商广泛使用。 | Twitter、Airbnb、HubSpot 等早期用户，在后期大多迁移到 Kubernetes。 |
8. 市场表现
| 特性 | Kubernetes | Mesos |
| 行业支持 | 被 Google、Amazon、Microsoft 等主要云服务商支持，已成为容器编排领域的事实标准。 | 活跃度下降，主要用户逐渐迁移到 Kubernetes，市场份额缩小。 |
| 发展趋势 | 社区和生态系统持续发展，成为云原生领域的核心项目。 | 使用范围逐渐缩小，但对分布式计算和资源调度领域有重要历史贡献。 |
总结
1. 灵活性与易用性
• Kubernetes 提供声明式管理、容器化原生支持和内置扩展机制，简化了开发、部署与运维工作。
• Mesos 拥有灵活的双层调度模型，但调度逻辑复杂，运维成本高，对用户专业知识要求较高。
2. 适用场景
• Kubernetes 适用于云原生应用、微服务架构和多云部署，逐渐成为企业容器编排的首选。
• Mesos 最初专注于分布式计算、批处理和流处理场景，但对云原生支持不足，在容器化领域逐渐失去竞争力。
3. 社区支持
• Kubernetes 由 CNCF 托管，社区活跃度高，生态系统丰富且持续增长（Docker 公司很早也支持 Kubernetes 了）。
• Mesos 由 Apache 基金会托管，社区活跃度下降，D2iQ 公司（前 Mesosphere）逐步将重点转向 Kubernetes 相关产品（如 Kaptain 和 Kommander）。