白皮书：Amazon EC2 Container Service（ECS）上的微服务架构（下篇）

ECS上构建微服务架构

在构建微服务架构时面临的一个主要问题就是，如果减轻运行、维护、扩展和管理微服务架构所需大规模分布式集群资源的工作量和复杂性。目前主流的解决此问题的方案之一就是通过容器化部署和运行服务，降低运维和部署的复杂性。Amazon EC2 Container Service（ECS）是AWS提供的一个容器管理服务，能够应对和解决微服务架构的部署和运维中面临的种种挑战。

本章节首先介绍Amazon ECS及其架构和工作原理，然后介绍利用Amazon ECS及其他相关AWS服务分层构建的一个高可用、高可扩展性、容错的微服务，并讨论该方案中涉及的分布式系统监控、服务发现、异步通信等问题。

Amazon ECS 简介

什么是Amazon ECS

Amazon ECS是一个高度可扩展伸缩、高性能容器管理服务，支持Docker容器[vi]并能够让你轻构地在EC2实例构建的集群中运行应用程序。

Amazon ECS能够让你轻松地进行安装、操作和扩展你的集群资源。使用简单的API调用，你就可以启动和停止基于Docker的应用程序、查询你的集群状态、还可以使用其他熟悉的服务，诸如安全组、ELB、EBS卷和AWS IAM角色。

Amazon ECS的特点

与Docker完美兼容：支持 Docker 并使您能够在 Amazon EC2 实例的集群间运行和管理 Docker 容器。Amazon ECS 所管理的集群中的每个 EC2 实例都运行有 Docker 守护程序，所以无论您将何应用程序打包为本地容器，它都将部署和运行在 Amazon ECS 上，无需进行任何配置更改。
内置集群托管：管理自己的容器管理基础设施通常涉及安装、操作、扩展自己的集群管理软件、配置管理系统和监控解决方案。这些系统的可用性和可扩展性架构和管理很难。Amazon ECS 消除了容器管理工作的复杂性。使用 Amazon ECS，您只需要启动容器实例集群并指定想要运行的任务即可，所有集群管理工作将由 Amazon ECS 完成。
编程控制：Amazon ECS 为您提供一组简单的 API，方便您集成和扩展服务。使用 API，您可以创建和删除集群、注册和取消注册任务、启动和终止 Docker 容器，并能提供集群及其实例的状态相关详细信息。您还可以使用 AWS CloudFormation[vii] 预置 Amazon ECS 集群、注册任务定义和安排容器。
任务调度：Amazon ECS 包含许多任务调度程序和内置的Placement Engine，可以根据您的资源需求（例如 CPU 或 RAM）和可用性要求在集群中放置容器。通过使用可用的任务调度程序，您可以安排长期运行的应用程序和服务以及批量作业。Amazon ECS API 还能提供完整的集群状态信息，允许您编写自己的任务调度程序或集成现有的第三方调度程序（例如 Marathon）。Amazon ECS 是共享状态的乐观并发系统，可以将集群的完整状态呈现给所有的计划程序。通过使用 Amazon ECS API 或 Blox (一个用于容器管理和编排的开源对象集合)，您可以开发自己的任务调度程序或集成第三方调度程序。
负载均衡：Amazon ECS 已与 Application Load Balancing (ALB) 集成，支持您在多个容器之间分配流量。您只需指定任务定义和要使用的 ALB，Amazon ECS 服务计划程序将自动添加和删除 ALB 中的容器。您可以在任务定义中指定动态端口，这可为安排在 EC2 实例上的容器提供未使用的端口。您还可以使用基于路径的路由与多个服务共享 ALB。
监控：Amazon ECS 为您的容器和集群提供了监控功能。您可以监控正在运行的任务的 CPU 和内存使用率及总和，这些任务通过 Amazon CloudWatch 按任务定义、服务或集群进行分组。您还可以设置 CloudWatch 警报，在您的容器或集群需要扩大或缩小规模时提醒您。
日志记录：您可以将各个容器实例的 ECS 代理日志和 Docker 容器日志发送到 Amazon CloudWatch 日志，以简化问题诊断。借助 AWS CloudTrail，您还可以记录所有的 Amazon ECS API 调用并将日志文件发送给您。记录的信息包括 API 调用者的身份、API 调用的时间、API 调用者的源 IP 地址、请求参数以及 Amazon ECS 返回的响应元素。
安全性：Amazon ECS支持您为每项 ECS 任务指定一个 IAM 角色。如此一来，ECS 容器实例将获得遵循“最低权限”访问策略的最小角色，允许您分别管理实例角色和任务角色。您还可以查看哪项任务使用哪个角色，这些信息均记录在 CloudTrail 日志中。

Amazon ECS的架构及工作原理

ECS的架构

ECS由以下主要组件构成：

Task Scheduler：任务调度器负责将task和service以task definition文件描述的形式按照一定的调度策略，放置到相应的Container Instance上进行运行。
Resource Manager：Resource Manager负责对宿主机进行通信，申请、释放并管理任务运行时所需资源。
ECS Cluster：ECS集群是一组EC2实例的集合，由运行Docker容器的Container Instance（容器实例）组成，构成了ECS运行的整体资源。当运行任务时，ECS会根据task definition的信息从ECR或者任何其他Docker镜像仓库中拉取对应的镜像文件，并在集群中运行。
Container Agent：Container Agent负责Container Instance与集群的心跳通信，负责访问Container Instance、健康检查、发送命令等等。默认Container Agent是内置在 Amazon ECS-optimized AMI中的，当您创建Container Instance就已经自动安装了Container Agent。
Container Instance：Container Instance就是安装了Container Agent并在ECS集群上进行了注册的EC2实例。当您运行ECS任务时，ECS会根据任务调度策略将任务放置到特定的Container Instance上运行。

图3：ECS的架构

跨AZ保证高可用性

Amazon ECS通过跨可用区（AZ）运行应用程序容器来保证高可用性。您需要在VPC中创建您的ECS集群，通过task definition（任务说明）和task service（服务说明）定义好Docker容器镜像文件，并其运行在您的ECS集群上。此外，您还可以通过Amazon ECR，Docker Hub或任何私有镜像仓库来存储和管理您的Docker容器镜像文件。

图4：跨分区运行ECS集群

灵活的任务调度

Amazon ECS将运行在容器中的作业分为两种类型：task（任务）和service（服务）。

一个task通常指的是一次性的作业，比如定时触发器、批量数据处理等，task 需要由一个task definition文件定义其所需的资源和处理过程，并将它运行在您的集群上。您可以指定运行在您的ECS集群上的task个数。

一个service服务指的是永久运行在后台的作业，您同样需要在task definition文件中对其进行定义。Amazon ECS允许您定义一定数量（由desired count参数指定）的任务进程来支持一个service，当某个任务进程失败或者不健康，ECS会自动启动新的任务进程，以保证该服务的任务数量达到desired count。

那么如何将这些任务放到特定的容器实例上呢？Amazon ECS提供的Task Placement Engine支持多种容器任务调度策略:

Binpacking：最少资源利用（根据CPU或者内存）的实例会优先被放置，这种策略会先将任务放到可用资源最少的实例上，减少了启动过多的实例，提高了资源利用率。
Spread：根据某个特定值进行平衡放置，这个特定值可以是一个键值对，也可以是instanceId或者host。一般可使用这种策略实现跨AZ的任务放置。
Affinity：组合条件的放置策略，比如两个符合条件的task不能同时放到某个实例中，或者两个符合条件的task必须同时放到某个实例中。
Distinct Instance：将每项任务放置在不同的容器实例中。

图5：任务调度策略

此外，您可以任意组合多种调度策略，或者通过BLOX项目自定义您的任务调度策略。关于BLOX，详见https://blox.github.io/。

分层构建微服务方案

本节我们通过分布式应用中经典的CDN层、API层、应用层以及数据持久层分层介绍使用AWS ECS及其他AWS服务构建一个高性能、高可用的微服务。

图6：分层构建微服务

CDN层

CDN层的意义在于加速静态和动态资源的传输，并潜在地减轻后端服务器的压力。

使用CDN，可以让您的微服务应用客户端从最近的端点或者代理服务器、缓存服务器上获取资源，或者可以让您通往原数据服务器的链路得到优化，从而降低延时，加快您网站及应用上的图片、视频、脚本等数据的传输。

API层

API层是所有请求的入口，它可以隐藏应用程序的业务逻辑细节，通过诸如HTTP REST API接受外部请求。API层一般还需要对所接收的请求进行流量管理、请求过滤、缓存及访问授权和控制。您可以使用Application Load Balancer（ALB）来实现您的API层。ALB是 Amazon Elastic Load Balancing（ELB）服务的一个负载均衡选项，支持您在运行于一个或多个 EC2实例上的多个服务或容器之间基于内容定义路由规则。它可以做到：

基于主机的路由：您可以基于 HTTP 标头的“主机”字段路由客户端请求，以便您从同一个负载均衡器路由到多个域。
基于路径的路由：您可以基于 HTTP 标头的 URL 路径路由客户端请求。

ALB提供了对容器化应用程序的支持，您可以对应用程序负载均衡器进行配置，以在单个 EC2 实例的多个端口之间对容器进行负载均衡。借助 Amazon EC2 Container Service (ECS)，您可以在 ECS 任务定义中指定一个动态端口，以便在将容器安排到 EC2 实例上时为其提供一个未使用的端口。ECS 计划程序会自动使用该端口将任务添加到 ALB Target Group。

如下图所示：您可以将ALB作为API层的入口，接收外部API调用请求，可以对请求进行过滤和访问控制，并根据一定的分发策略将请求分发给其代理的ECS集群，从而起来负载均衡的作用。关于更多ALB的介绍，请参考：http://docs.amazonaws.cn/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html

图7：使用ALB实现API层作为服务调用入口

应用层

应用层实现了具体的应用程序业务逻辑。AWS提供了多种方式来运行应用程序，您可以将程序直接部署到EC2上、或者使用Elastic Beanstalk服务快速构建运行环境，或者使用无服务器服务AWS Lambda、当然也可以使用容器管理服务ECS。这里介绍ECS利用容器技术运行应用层的好处。

一致性：容器镜像文件具有一致性，无论您将同一个容器镜像部署到开发者的笔记本还是测试环境，抑或是生产环境，容器都会保持一致的工作。
灵活性：容器技术将应用程序划分为各个独立的、松耦合的服务，这一点跟微服务架构思想是完美融合的。容器可以使微服务架构的灵活性得到更好的表现。
高资源利用率：容器允许您预先定义需要使用的资源数据（比如CPU和内存），可以在多个下层宿主机构成的集群上共享资源，达到比虚拟机技术更好的资源利用率。
高工作效率：容器具有一致性、版本公开性、松耦合和可轻松回滚等特性的可以重复使用的工作集。您不需要重复“造轮子”，无论从开发和运维上都可以提高您的工作效率。

数据持久层

数据持久层负责将业务中使用到的数据进行存储和管理。将数据管理和持久化单独封装一层，可以让应用层实现无状态化，从而便于应用层进行水平伸缩扩展和实现容错机制。

静态数据一般可以存储在AWS Simple Storage Service（S3）服务上，并通过AWS CloudFront进行分发。关于S3，可以参考 https://www.amazonaws.cn/s3/

会话数据和常用的数据，可以存储在数据缓存中间件中，比如Memcached或者Redis。AWS提供了ElasticCache服务管理这两种缓存服务。关于ElasticCache，可以参考 https://www.amazonaws.cn/elasticache/

对一致性要求较高的业务数据可以存储在关系型数据库中，AWS Relational Database Service（RDS）服务可以管理六大常见关系型数据库引擎（Microsoft SQL Serve,Oracle,MySQL,MariaDB,PostgreSQL, Amazon Aurora）。关于RDS，可以参考 https://www.amazonaws.cn/rds/

关系型数据库不利于伸缩和业务扩展，利用NoSQL数据库得到了更好的可扩展性、可用性和性能。您可以使用Amazon DynamoDB创建可以存储任意数据、应对大量访问的数据库表。DynamoDB可以将表中数据分布到足够多的服务器上，以满足高性能、大数据量、大访问量的存储要求。关于DynamoDB，可以参考https://www.amazonaws.cn/dynamodb/

解决微服务架构中的常见问题

在讨论如何分层构建微服务后，通过ECS和AWS相关服务，我们已经很大程序上减轻了架构和运维微服务应用所需的工作量。本节我们将讨微服务架构中另外几个常见的问题，并结合AWS提供的相关服务对这些问题进行分析和处理。

服务发现

如何让服务发现彼此并进行交互，这是微服务架构必须解决的问题。服务发现包括检查服务的健康状态以及自动发现新服务上线。在AWS中提供了几种方式来实现服务发现：

1. 基于 Application Load Balancer实现的服务发现

ALB具有健康检查和服务上线注册下线注销的功能，将这些功能与DNS解析服务相结合，可以低成本地轻松解决服务发现问题。

您可以给每个微服务设置自定义的域名，然后通过一个CNAME入口，将这些服务绑定到某个Elastic Load Balancer的DNS下。这些服务的DNS名将会被发布给所有需要访问服务的应用程序, 同时结合ALB基于路径路由的功能，能够利用Target Group和Path的结合分发给不同的微服务，节省资源和成本。

图8：基于Elastic Load Balancer的服务发现

2. 基于Key-Value对存储的服务发现

您还可以使用Key-Value键值对存储的形式来实现服务发现，虽然这种方式实现起来需要您花费比其他方式更多的时间，但是它能提供更好的灵活性和扩展性，并且不用担心DNS缓存问题。这种方式天生与客户端负载均衡技术相吻合，客户端负载均衡可以解决性能瓶颈并简化流量管理。

图9展示的是一个利用Amazon DynamoDB作为Key-Value键值存储，并结合DynamoDB Stream以生产者消费者模式来实现服务状态更改通知的架构。

图9：基于Key-Value对存储的服务发现

3. 基于第三方开源组件的服务发现

您还可以使用开源社区中的服务发现组件来构建服务发现，例如Hadoop的子项目ZooKeeper或者Hashicorp公司的Consul[vii], 这种方式的好处在于合理利用了已有的开源社区中的优秀框架来提供基于Key-Value的特定服务，并且这些开源社区的组件对AWS的集成也非常对友好，能够非常快速的搭建服务发现的方案。下图10展示了Consul与ECS的协同工作, 宿主机将会首先利用Registrator[ix]的Agent在Docker启动时将Consul Agent注册到Consul Server，由于Consul基于消息订阅的模型设计，所以其他服务很快收到订阅知道新的组件上线并且能够通过其API了解到其他服务的状态.

图10：基于Consul服务发现

数据一致性

单体型架构的应用一般都是将数据存储在一个数据库中，应用程序中所有模块统一使用一致的数据模型。微服务则不能使用这些中心数据库，因为这与微服务去中心化、要求独立型的原则不符。每一个微服务组件都可以拥有自己的一套数据持久化方案。那么如何在服务通信过程中，保持数据的一致性呢？

通常情况下，微服务中状态的变化将会影响整个系统数据的一致性。在这种情况下，事件驱动模型被实践证明可以用于实现数据的最终一致性。事件驱动模型的核心就是将应用程序每一次状态变化当作一个事件记录下来，与持久化数据状态不同，数据是通过一连串事件流存储起来的。数据库事务日志和版本控制就是应用事件驱动模型最出名的两个例子。

在微服务场景中，事件驱动模型以“订阅者-消费者”形式进行应用程序各服务间的解耦，在各个应用不同数据系统的微服务组件之间共享事件流数据，事件驱动模型还可用于读写分离场景，提升读和写的性能。

下图展示如何利用AWS Kinesis Stream作为中心事件流，捕获各个服务的数据变化作为事件，并将事件流记录在S3上。图中各个微服务组件由ALB、ECS和RDS组成，如图所示，微服务组件Microservice 1由于某个状态改变，向Kinesis发布事件，Kinesis将事件持久化到S3中（客户可以使用Redshift服务对这些事件流进行分析），其他微服务组件如Microservice 2和3订阅了这个事件，会拉取并过滤事件，并在本服务组件中进行相应的处理。通过这种机制，可以实现不同数据系统间数据的最终一致。

图11：Kinesis实现事件驱动

异步通信

在单体型架构的应用中，各个模块间的通信是非常简单的，可以是简单的方法调用或者通过内部事件发布机制。而当使用微服务架构时，服务间的通信必须通过网络远程调用。

常用的微服务通信机器除了HTTP REST API进行API调用外，对于一些对实时性要求不高，又耗时较长的通信场景，经常需要使用到消息队列实现异步通信。Amazon Simple Queue Service（SQS）和Amazon Simple Notification Service（SNS）都是AWS提供的用于异步通信、通知推送的服务。

服务监控与日志记录

在微服务架构中，您需要对各个服务进行监控，以判断服务是否健康，是否可用。您还需要对服务的API调用记录、访问记录等日志进行记录，以实现问题发现和追踪。

您可以使用Amazon CloudWatch来收集系统指标，集中管理和监控日志文件，设置预警并自动适应您的运行环境中发生的变化。Amazon CloudWatch可以监控的AWS资源包括EC2实例、DynamoDB表和RDS DB实例，也可以监控任何您的应用和服务生成的自定义指标和日志文件。

1. 监控

利用Amazon CloudWatch，您可以轻松地对微服务组件进行监控，可以监控整个系统的资源利用率、应用程序的性能和服务的健康状态。CloudWatch非常简单，只要进行一些简单的设置，您就可以拥有一套可靠、可伸缩、灵活的监控方案。您不再需要自己去维护一个复杂的监控系统。在微服务架构中运用CloudWatch的另一个好处就是，CloudWatch提供的自定义收集指标可以让开发人员针对特定服务定制特定指标。另外，基于收集到的自定义指标，自动伸缩也可以得到轻松地实现。

2. 记录日志

持续记录日志对于排查和发现问题起到非常重要的作用。微服务让产生的更新发布频率比以往传统架构更多，并鼓励工程师团队更多地尝试新的功能和特性。了解用户的影响对整个应用的逐步提升起来决定性的作用。
为了更好地调试和总览整个分布式系统的状况，我们必需将日志存储在一个统一的中心。在AWS中，您可以使用Amazon CloudWatch Logs来监控、存储和访问您EC2实例上、CloudTrail或者其他资源上的日志文件。

3. 集中管理日志

您可以有很多不同的选择来集中管理日志文件。大部分AWS服务已经“开箱即用”地集中了日志文件。在AWS中，首要的存放日志文件的地方就是Amazon S3和Amazon CloudWatch Logs。图13展示的是一些AWS服务的日志记录能力。日志文件对于每个系统来说都是重要的部分，基本每一个系统操作都会生成一条日志记录。中心化的日志管理方案就是将所有日志文件放在一个统一的中心位置，这样便于日志的访问、查询和分析。

图12：AWS部分服务的日志记录能力

4. Correlation IDs（关联ID）

在很多场景中，一个请求需要由多个微服务共同合作进行处理。想象一下，一个由数十个微服务组成的复杂的系统，当服务链中某个服务出现一个错误时的对整个服务链所造成的影响有多大。即使每一个微服务都有进行很好的日志记录，并集中化日志管理，要追踪出现的错误，需要将所有这些跟这个错误关联的日志都找出来，这是非常困难的。

关联ID的中心思想就是，当负责面向用户的服务收到请求时创建一个特定的ID。这个ID可以放在HTTP头（比如，使用类似“x-correlation-id”这个的头字段）然后在服务链中传递到其他服务中去。这个ID就可以在各个服务独立的日志中记录，这样针对特定请求，就可以根据这个关联ID将所有关联的日志记录都找出来了。

为了得到日志文件中正确的服务调用顺序，可以在HTTP头中传递一个计数器，每经过一个服务就累加一次。

审计

在微服务架构中需要处理的另一个挑战，就是潜在的数百个分布式服务如何既确保所有用户操作的可见性，又能够在组织层面获得良好的整体感观。为了加强安全管理，对资源访问和引起系统变化的操作进行审计就显得非常重要。对系统的更改无论在独个服务中，还是在跨服务的整个系统层面，都必须进行严格追踪记录。在微服务架构中，更改是经常需要发生的，这也就让对更改的审计变得更加重要。

1. 审计追踪

AWS CloudTrail是一个非常有用的在微服务中追踪更改的工具，因为它能将所有在AWS平台上的API调用进行记录，并实时传送到CloudWatch Logs或者几分钟内传送到Amazon S3中。它可以记录从AWS Management Console、AWS CLI、SDK发起或者直接调用的记录。

所有用户的行为和自动化运行的系统行为都变成可以查询和分析的。CloudTrail记录的信息包括用户账号、时间戳、调用的目标服务、调用者的IP地址、请求参数和返回响应元素。

2. 事件和实时操作

整个系统结构中有一些系统状态的变化是必须对其进行快速响应的，必须快速进行修复或者必须及时跟进处理这些变化。Amazon CloudWatch Events实现了一个近实时的事件系统。它可以声明一些适配某些系统状态变化的规则，并定义好自动响应这些变化的措施。

Amazon CloudWatch Events与CloudTrail结合，可以为所有AWS服务上的所有API调用生成事件。它还支持自定义事件或者根据某个特定的调度策略生成事件（比如定时事件）。当一个事件发生并且符合您系统中定义的规则时，CloudWatch Events将立即通知您预先定义好的系统中的某个角色或人物，以便他们及时做出响应措施。更好的做法是，当事件触发时，您可以定义自动化处理的工作流或者调用一个自定义的Lambda function。

图13展示的是使用CloudTrail和CloudWatch Events处理在一个微服务架构系统中进行审计和系统修复的需求。所有的微服务都由CloudTrail进行追踪、审计并将审计信息存储在S3 bucket中。当一个对您系统的更改发生时，CloudWatch Events能在CloudTrail基础上触发事件警告，及时通知系统管理员。您还可以对所有这些日志信息使用Elasticsearch等搜索引擎技术进行日志查询。

图13：审计追踪和系统修复

总结

微服务架构可以突破传统单体型架构遇到的种种限制，它是松耦合的，去中心化的，黑盒的，多语种的，在可用性、可靠性、可伸缩性、可扩展性、安全性、性能和工作效率上更加优秀。但微服务架构也面临着像资源管理、服务发现、消息通信、数据一致性等诸多问题和挑战，利用AWS提供的ECS及其他相关服务，可以解决微服务架构面临的挑战和难题，轻松架构微服务应用，更好地拥抱微服务带来的种种便利。

客户案例

Remind

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/remind/)

Remind 是一款 Web 和移动应用程序，教师可以使用该应用程序向学生发送短信并与家长保持联系。Remind 在自己的平台上拥有 2500 万名用户和 150 多万名教师，该应用程序每月可发送 1.5 亿条消息。

“迁移到 Amazon ECS 后，我们服务的性能得到了显著提升。我们将服务响应时间的第 99 个百分位降低了 50%。” – Jason Fischl 工程师副总裁

Coursera

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/coursera-ecs/)

Coursera 是一家教育技术公司，致力于在全球范围内提供世界上最好的课程。该公司与世界各地的顶尖大学和机构合作，为所有人免费提供各种在线课程。Coursera 拥有来自 190 个国家/地区的 1300 多万用户，提供来自 119 个机构的 1000 多个课程，涵盖从 Python 编程到作曲的各个主题。

“借助 Amazon ECS，Coursera 可以集中精力发布新软件，无需花时间管理群集。” – Frank Chen软件工程师

Shippable

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/shippable/)

Shippable 是一个提供托管式持续集成、测试和使用 GitHub 和 Bitbucket 等存储库进行部署的平台。该公司在从应用程序创建一直到向最终用户交付软件的整个过程中为开发人员和运营团队提供帮助，并在整个过程中实现完全的自动化和完全的控制。Shippable 的平台有助于消除实现重复性持续集成/持续交付和工作流中的阻碍和难题，这样，开发人员便能够专注于交付高质量代码。

“借助 Amazon ECS，我们的开发人员几乎不用花时间在运营相关工作上。过去，我们的高级开发人员需要将 80% 的时间花费在后端基础设施管理功能方面，而现在则将 80% 的时间投入在客户功能上。” – Avi Cavale首席执行官兼联合创始人

Segment

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/segment/)

Segment 为企业提供一种可从枢纽中心收集客户数据，以备日后用于分析、市场营销和其他用途的服务。该公司的总部位于旧金山，拥有广泛的客户群，从初创公司到大型企业，其中包括 Nokia、Angie’s List、Conde Nast、The Motley Fool 和 Salesforce Foundation 等。

“转而使用 Amazon ECS 大大简化了服务的运行，无需担心预配置或可用性。”- Calvin French-Owen联合创始人兼首席技术官

mytaxi

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/mytaxi/)

mytaxi 基于 AWS 设计了一款采用速度快且可轻松扩展的 Docker 容器的微服务架构，以应对新年除夕等特别日子的需求高峰。该公司运行着欧洲领先的出租车应用程序，此应用程序在 40 个城市中将 1000 万用户与 45000 辆出租车联系起来。整个基础设施都构建在 AWS 之上，其中的 Amazon EC2 和 Amazon ECS 等服务可为 mytaxi 的 Docker 容器提供支持。

“2015 年 11 月，我们将 Docker 容器架构移动到了 Amazon ECS，而在 12 月，我们有史以来第一次能够庆祝新年，因为我们的系统可以处理大量请求，并且没有发生任何崩溃或中断，我们对这项成就感到极为自豪。”- Sebastian Herzberg系统工程师

Burda Studios

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/burda-studio/)

BurdaStudios 是全球媒体集团 Hubert Burda Media 的一个部门，拥有近 10000 名员工和 500 多个品牌，包括家庭和生活方式类杂志以及企业间出版物。BurdaStudios 专门从事影视制作和数字出版。该公司的旗舰网站是 Bunte.de，一个在德语欧洲国家/地区 (德国、瑞士和奥地利) 处于领先地位的名人八卦门户。该网站是了解好莱坞演员、体育明星和皇室成员最新新闻的首选网站。它吸引了 600 万独立用户，月访问量高达 3000 – 3500 万次 (其独立用户的数量比最大竞争对手高出约 20%)，通过展示、视频和本地广告盈利。

“我们通过 AWS 和微服务架构所做的事情正是数字出版业的未来。”- Hansjörg Posch BurdaStudios 首席技术官

Airtime

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/airtime/)

使用 AWS 服务重新设计其应用程序之后，Airtime 能够以更加快速可靠的方式为客户提供社交体验，而且不会产生任何延迟。Airtime 是一家社交媒体公司，也是一款移动应用程序，可让用户在 iOS 和 Android 设备上实时分享自己喜爱的音乐、视频，并进行消息收发。该公司通过使用 Amazon EC2、Amazon Route 53 和 Amazon S3 等基本服务开始了采用 AWS 的过程，然后重新设计了自己的平台，以便能在采用 Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS) 和 Docker 容器的微服务架构上运行。除了改善客户体验之外，Airtime 还通过滚动部署简化了内部流程，而且可以利用 Elastic Load Balancing Connection Draining 等较新的 AWS 功能。

Abema TV

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/abema-tv/)

AbemaTV 是一家互联网媒体服务公司，运营着日本领先的流媒体平台之一 – FRESH!by AbemaTV。目前， FRESH! by AbemaTV 可提供大约 1400 个频道和将近 37000 个节目：从广播电台的流媒体服务到由 CyberAgent (AbemaTV 的母公司) 开发的原版影视剧，应有尽有。AbemaTV 使用 Amazon Aurora 数据存储来执行其写入密集型微服务 (例如时间表和聊天)，并利用 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 上的 MySQL 数据库来处理剩余的微服务 API。所有 API 都通过 Amazon CloudFront 和 Amazon API Gateway 进行管理。对于可能会影响 API 响应时间的流程，AbemaTV 实施了一套可通过 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列接收任务的工作程序。

“Amazon EC2 Container Service 对于我们构建具有高可用性、稳定性的微服务，以及受益于各种 AWS 服务而言至关重要。”- Akinori Yamada 工程团队

Linden Lab

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/linden-lab/)

Linden Lab 是一家总部位于旧金山的互联网公司，因推出 Second Life 虚拟世界而广为人知。Second Life 为用户提供了一个可生成 3D 内容并与之进行互动的平台。用户可通过 Linden Lab 的客户端程序或通过可选的第三方查看器访问 Second Life 虚拟世界。该公司的其他产品包括 Blocksworld，它让用户可以构建虚拟 3D 块并使用这些 3D 块进行游戏；还包括“Project Sansar”，这是计划于 2016 年发布的用于提供虚拟体验的新平台代码名称。

“使用 Amazon EC2 Container Service，我们可以切实地提高开发速度，从而将构建和部署时间缩短 50% 或更高。借助 Amazon ECS，我们拥有了一个非常稳定的平台，这让我们可以大幅扩展产品规模。” – Landon McDowell 运营副总裁

CyberAgent

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/cyberagent/)

CyberAgent 是一家互联网媒体服务公司，运营着日本领先的流媒体平台之一 – FRESH!。目前，FRESH! 可提供大约 1400 个频道和将近 37000 个节目，从广播电台的流媒体服务到原版影视剧，应有尽有。CyberAgent 使用 Amazon Aurora 数据存储来执行其写入密集型微服务 (例如时间安排和对话)，并利用 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 上的 MySQL 数据库来处理其余的微服务 API。所有 API 都通过 Amazon CloudFront 和 Amazon API Gateway 进行管理。对于可能会影响 API 响应时间的流程，CyberAgent 实施了一套可通过 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列接收任务的工作程序。

“Amazon EC2 Container Service 对于我们构建具有高可用性、稳定性的微服务，以及受益于各种 AWS 服务而言至关重要。” – Akinori Yamada 工程团队

Meteor Development Group

(https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/meteor-development-group/)

Meteor Development Group 是一款开源的跨平台 JavaScript 应用程序平台，开发人员可以使用它为 Web、Android 和 iOS 应用程序编写代码。Meteor 由总部位于旧金山的 Meteor Development Group 创建，使用分布式数据协议和发布-订阅模式自动将更改传送给客户，无需开发人员编写同步代码。Meteor 是 GitHub 上领先的 Web 应用程序框架，每天有数以千计的公司要依靠该平台构建现代化应用程序。

“AWS 的稳定性大家有目共睹。我们面临的难题是：‘我们能够扩展运行所有客户应用程序所需的计算资源数量吗？’以及，“我们能够扩展协调所有这些资源的机制吗？”使用 AWS，我们可以对这两个问题回答‘能’。” – Matt DeBergalis 联合创始人兼产品副总裁

引用

[vi] https://www.docker.com

[vii] https://aws.amazon.com/cloudformation/

[viii] https://www.consul.io/

[ix]http://gliderlabs.github.io/registrator/latest/

白皮书：Amazon EC2 Container Service（ECS）上的微服务架构（上篇）

观看在线研讨会视频-运行在Amazon ECS上的微服务架构及实践

作者介绍

李磊，AWS解决方案架构师，负责基于AWS的云计算方案的架构设计，同时致力于AWS云服务在国内和全球的应用和推广。在大规模并发后台架构，电商系统，社交网络平台、互联网领域应用，DevOps以及Serverless无服务器架构等领域有着广泛的设计与实践经验。在加入AWS之前超过十年的开发和架构设计经验, 带领团队攻克各种技术挑战，总是希望站在技术的最前沿。

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