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容器真的是萬能嗎?看完這些你會沉默

云計算
圍繞容器的安全性爭議從未間斷,風險是由內向外的,黑客可以通過破解容器來訪問底層服務器,進而影響到云服務商的數據中心。

麥克萊恩發明集裝箱的時候,或許不會想到這種運輸方式會推動經濟的全球化發展。當一批批貨物被打包搬上火車、輪船、飛機,集裝箱不僅解決了裝貨慢、載量小的窘境,還將原來數月的運輸時間從數月縮短至數天。當然,考慮到貨物的多樣性,以及具體使用情況,集裝箱并非***藥。這就像是容器,將開發者的應用打包發布到Linux平臺上不是一本萬利,還要涉及部署成本、操作環境、安全性等問題。

圖片來自mediaagility

2013年3月,PaaS服務商dotCloud(后來的Docker)將應用容器引擎Docker開源,代碼托管在Github上。在此之前,容器技術已經在Linux和UNIX領域經歷了十多年的變遷。從技術的角度來看,Docker基于沙箱機制可將任何應用集成在一個輕量化、可移植、標準化的容器中,核心問題就是利用Linux容器技術實現類似虛擬機的功能。然而,在一片為容器叫好的聲音中,人們也要注意到這種技術的弱點。

用容器有代價

容器不是一刀切的解決方案,意味著使用者要具有相對應的專業知識,并且要確保基礎設施的完整性,有了好地基才好蓋房子。將容器集成部署到持續交付管道,使其自動化運轉起來,需要在每次提交代碼時執行一系列步驟,其中包括一次手動遷入代碼庫的操作。簡單來說,管道的作用就是讓容器在內部經過功能性測試,合格“上崗”。期間如果有一次執行延誤,就會打破持續性,并且會錯過發現問題的時機,導致后期投入更多精力來修補。要知道,在代碼提交的幾分鐘內bug報錯與數周后再察覺相比,前者的修復成本要小很多。

需要注意的是,Docker并不會重寫代碼,只是讓跨平臺部署變得容易了,想具有擴展性還是要由開發者親自動手。Docker不是橫跨所有系統,畢竟系統層的軟件泊接不是停船裝貨那么簡單。跨系統的時候,要先保證Docker自身的新版內核,并且底層是通用的,再小的差錯率放大到成千上萬臺服務器上都是大風險。同時,規模化運行容器離不開管理和編排的支持,又是一筆投資開支。

容器不等于虛擬機

切勿以虛擬機的視角看待容器,其不是可以隨意編輯或者刪除的對象,遇到問題只能丟棄重建出一個新的。或許有開發者遇到這樣的問題:容器執行過程中,修改了容器的內容(如配置文件信息),但因為修改出了問題,導致容器關閉后無法啟動。為此,開發者只能創建新鏡像,或者直接修改文件。

此外,Docker的資源隔離水平也比不上虛擬機,只能對一些資源共享,其他進程需要排隊入列。容器在內核層面也是共享的,在某些環境中換取了高效率,但可用性和冗余也會受到影響。與獨立內核的虛擬機不同,如果有一個容器內核損壞,其共享機制就會導致所有關聯的容器遭殃。

生產環境缺陷

成熟的企業會使用才出現兩年的數據庫技術嗎?更何況Docker只是一個工具,談不上架構解決方案。前文提到,部署容器需要鏡像管理、日志、監控、負載均衡等全流程的支持,并且升級后的向前兼容性較差,這也導致了容器在生產環境中的弱勢,更不要說為大型應用程序創建映像。一些自建生產環境的用戶會將Docker放在IaaS上,可能引發資源消耗超出容器實例所需的。而在網絡層,并非所有容器都能被公網訪問,這就要在網絡設置時多多留意,為主機打補丁是常事兒。

部署過程中,Docker Compose與其他工具相比在生產環境配置時復雜度更高,volume綁定、端口對接、網絡參數都要修改,并且需要調用很多腳本,以及外部數據庫等工具。拿數據庫管理來說,開發環境完全可以跨容器托管,但在生產環境就要考慮I/O性能等問題,用于確保高可用性和可靠的備份及存儲。能力越大,需要注意的點就越多,容器可以將package直接從開發環境搬到生產環境,但在生產環境仍有要完善的地方。

容器離不開安全

圍繞容器的安全性爭議從未間斷,風險是由內向外的,黑客可以通過破解容器來訪問底層服務器,進而影響到云服務商的數據中心。另一方面,不同的鏡像來源也讓威脅變得難以預測。曾有數據顯示,Docker Hub的容器鏡像有超過30%保護高風險漏洞,而且這些還經常被下載的鏡像。此時,容器就像潘多拉的魔盒一樣,你永遠不會知道里面到底有什么。

從規范性的角度來看,容器應用商店或許是個好辦法。事實上,很多服務商甚至不知道自己的容器有問題,直到漏洞爆發才發現。通常,使用者應該選擇熟識的服務商、避開那些長期沒有更新過的容器。至于提供方,只能把控好代碼質量,定期“體檢”。

結語

未來,前沿技術、社區生態、企業支持將成為容器發展的三大基礎,上云容器化已經成為趨勢,但實際應用過程中還要根據自身業務特性做出判斷,避開容器初期部署時的不穩定因素,這樣才能將商業價值***化。

責任編輯:武曉燕 來源: 中關村在線
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