【編者的話】Mesos往往以其在大規模生產環境下的成熟案例為大家所熟知。但其實Mesos對于互聯網初創企業也是非常有用的。最顯著的一點：如果從一開始就使用基于Mesos的云操作系統，就可以讓一套IT架構來支撐業務在不同階段的飛速發展。并讓技術人員更關注業務，而不是把精力花在服務器配置上。借用Rahman的一句話，"只要大家擁有一臺以上的服務器，都有理由來嘗試云操作系統。"

初創公司Mattermark采用Mesos技術

Mattermark是一家專門面向私營企業交付數據的高人氣初創企業。作為初創公司，其IT基礎設施規模還是相對較小的。不過正是憑借著這種初創特質，其也得以順利擺脫了眾多規模更大且更為成熟的企業所難以解決的運營效率低下難題。與眾多大型企業一樣，Mattermark公司同樣使用Apache Mesos以及Marathon框架來解決自身面對的獨特問題。

這家誕生剛剛兩年的年輕公司，僅僅運行著一些Amazon Web Services實例，存儲著GB級別大小的數據，卻認為他們的IT架構已經變得不可為繼，會在不遠的將來影響業務的發展。在這方面，最突出的實際難題就是數據處理任務，特別是Mattermark在日常運營當中不可避免的大量數據挖掘、機器學習以及索引工作——過去，這些工作一直在以缺乏充分理論指導的隨意方式進行。

“我們擁有大量運行著重要工作內容的EC2實例，但沒人了解其具體運行機制，”Mattermark公司機器學習工程師Samiur Rahman解釋稱。“這確實非常麻煩。”

該公司的管理層意識到，要想真正為各私營企業客戶提供可靠的數據源，必須要對現有運營機制進行整頓。“我們很清楚，未來的一到兩年內公司規模會出現持續擴張，”Rahman表示。“所以我們要么繼續安于現有環境并不斷加以構建，要么就像其它企業那樣全盤淘汰現有設施并直接向現代基礎設施轉移。”

利用Mesos進行基礎設施調度

Mattermark公司在幾個月之前決定利用Mesos對自身基礎設施進行重新設計，而且同時針對新系統提供了幾項必須能夠實現的特殊要求：

需要在開發人員與公司AWS實例之間建立一套抽象層。能夠將任務分發至不同的AWS實例當中。能夠根據特定任務的實際需要為其分配對應資源。面向任務調度實現高度細化的控制機制。對資源進行隔離以避免相鄰實例爭奪資源的問題。

該公司目前在Mesos之上運行有Chronos與Marathon，而此舉已經帶來了理想的回報。Mattermark公司如今能夠以受控方式對批量任務進行調度，同時以智能化方式將不同類型的任務運行在同一資源池中，從而提高AWS的資源利用率。舉例來講，其能夠將多個低資源型網頁獲取任務與其它內存與CPU使用率較高的機器學習任務運行在同一個實例當中。

“能夠切實完成此類資源分配(即允許這些工作負載在同一資源之上共存)的解決方案非常重要，”Rahman指出。如此一來，Mattermark公司不僅能夠通過一套可靠的方式實現任務流程自動化，同時也能夠在工作效果不變的前提下減少AWS實例使用量并由此降低使用成本。

相較于以往的服務器監控最佳實踐，即企業需要從起始階段就要考慮到資源占用率趨近100%時的應對措施，“我們的監控機制有所不同，因為如今80%到90%才是理想的資源利用率，”他解釋道。“這意味著我們能夠更加充分地利用已有資源。”

盡管Mattermark公司目前仍有一部分工作負載運行在由Elastic Load Balancer支持的AWS裸機實例當中(即非Mesos工作節點)，但Rahman強調稱那些需要高可用性保障的任務已經運行在Mesos-Marathon環境之內。隨著Mattermark公司不斷推出新的工作負載與任務類型，其也將全部由新系統負責承載。

“我們致力于讓各類工作負載與任務運行在Mesos當中，”他指出。而且由于Mattermark公司已經開始廣泛利用預配置Docker容器作為應用程序運行環境，其目前能夠以相對簡單的方式完成各類進程由純AWS實例遷移至運行在AWS實例之上的Mesos集群中的工作。

以“積極態度”迎接大數據挑戰

不過就Mattermark公司的情況而言，Mesos的真正價值在于允許其保持基礎設施規模與業務發展同步擴張——反之亦然。換言之，讓IT資源隨著業務的發展而平滑增加，這樣既不會讓IT架構成為業務發展的瓶頸，也不會因需要預留大量IT資源而造成浪費。

盡管目前規模僅為150 GB的MySQL數據庫很難被定義為“大數據”，但Rahman表示Mattermark公司計劃在未來幾年當中對其規模進行顯著拓展。而其中最突出的理由就是，Mattermark公司的從業時間越長，其需要在數據庫內為每家企業客戶保存的數據量也就越大。

但從更具戰略意義的角度出發，Mattermark公司希望能夠將其數據庫涵蓋能力由100萬家企業擴展到全球范圍內的數億家企業。隨著企業客戶數量的增長，其當然也希望為每位客戶提供更加豐富的數據類型——包括員工數量、網站流量、融資信息、相關新聞以及社交媒體關注度等等。

“我們的業務規模取決于我們實現數據更新的速度以及將更多企業客戶納入數據庫的能力，”Rahman指出。

在他看來，Mesos能夠從多個角度帶來助益，使得Mattermark公司更為輕松地引入各類必要的新型數據處理技術，包括Kafka以及Spark等，并在運行大規模處理任務時快速添加對應容量。總而言之，該公司在基礎設施與任務之間的契合度方面投入的精力越少，那么其專注于在正確時間對正確數據進行訪問、分析以及交付的能力也就越強。

“我們希望運營體系能夠時刻為規模伸縮做好準備，從而幫助我們獲取更多數據并從其中發掘出更多有價值信息，”Rahman表示。“另外，我們也希望能夠繼續保持向客戶交付數據的速度。”

初創公司也要勇于嘗試Mesos或數據中心操作系統

著眼于未來，Rahman表示他希望看到Mattermark公司將運營體系由開源Mesos遷移至Mesosphere數據中心操作系統(國內的朋友可以選擇數人云哦)，這在很大程度上意味著擺脫軟件組件更新以及漏洞修復等工作帶來的困擾。盡管目前尚在對DCOS的Early Access版本進行早期實驗，但他已經可以在30分鐘之內設置起一套以往通常需要數個星期才能搭建完成的系統。

“初創企業應該了解DCOS，因為它能夠讓運營工作變得更為輕松，”他解釋稱。另外，初創企業不必因為的自己運營規模并不像Yelp、蘋果或者是Twitter那么龐大，而害怕嘗試DCOS或者是開源Mesos組件。

“Mesos天然具備的開發者自由空間與良好運營效率讓我們從系統重新設計當中獲得了切實回報，”Rahman總結稱。“只要大家擁有一臺以上的服務器，都有理由在這方面做出嘗試。”