eBay Feature测试环境：从VM转向K8s的Istio实践与优化

在 eBay 的 IT 实践中，面临的问题之一是 Feature 测试环境（FeaturePool）的资源利用率不高。传统的 Feature 测试环境基于 Openstack 的 Monterey 系统，该系统包含一个包含约 3000 台虚拟机的缓存池，使用 Openstack Neutron LbaaS 实现七层软件负载均衡。开发者在开发完成后，需从虚拟机池中分配一台机器，将其配置到软件负载均衡，设置域名 CNAME 和 A 记录，并通过 LbaaS 配置 L7 规则，同时采用 wildcard 证书支持 HTTPS 访问。 然而，这种架构存在局限性，主要体现在资源管理和效率方面。虽然系统稳定，但与容器化相比，虚拟机的资源使用率较低，尤其是在每个虚拟机仅运行一个 Docker 容器的情况下。随着 eBay 全面转向 Kubernetes (k8s)，预发布和生成环境已大规模迁移到 k8s，而 Feature 测试环境依然依赖 Openstack，导致新技术功能无法充分验证，直接进入测试和生产环境的风险增加。 为解决这个问题， eBay 决定开发基于 Kubernetes 平台 Tess 的 Feature 测试环境。选择 Kubernetes 的关键因素是其对计算资源的强大管理能力，如 Deploy、ReplicaSet 和 Pod，将 VM 替换为 Pod 在技术上是可行的，但难点在于如何提供高效能的负载均衡。在这个场景中，Istio 成为了解决方案，因为它是专为微服务架构设计的工具，提供了强大的 L4/L7 流量管理和网关功能，能够替代 Neutron LbaaS，并且 Envoy 提供的路由功能更为强大，这使得在 Kubernetes 上构建 Feature 测试环境成为可能，同时保持与现有系统相当甚至更好的稳定性与可用性。 因此，迁移至 Istio 并结合 Kubernetes 的优势，可以显著提高 Feature 测试环境的资源利用率和灵活性，同时确保新环境的性能和可靠性，以便更好地适应 eBay 的业务发展需求。在未来的工作中，将重点在于将 Istio 整合到新的 Feature 测试环境中，逐步替换旧的 Openstack 实现，以驱动组织向现代化、容器化的 DevOps 过程转型。