Mesos：数据中心细粒度资源分享平台

"Mesos: 一个用于数据中心细粒度资源共享的平台" 本文由Benjamin Hindman, Andy Konwinski, Matei Zaharia, Ali Ghodsi, Anthony D. Joseph, Randy Katz, Scott Shenker和Ion Stoica等人撰写，发布于2010年9月30日，来自加利福尼亚大学伯克利分校。文章主要介绍了Mesos，这是一个专为在数据中心内实现多个不同集群计算框架之间细粒度资源共享的平台。 1. 引言 Mesos的设计目标是提高数据中心资源的利用率并避免因每个框架独立复制数据而产生的冗余。通过细粒度的资源共享，Mesos允许不同的框架通过轮流访问存储在每台机器上的数据来实现数据本地性，从而优化计算效率。 2. 目标环境 该平台旨在解决大规模、多框架共存的数据中心环境中的资源管理问题，其中可能包含如Hadoop和MPI等不同的计算框架。 3. 架构 Mesos的架构采用分布式两层调度机制，即资源提供（resource offers）。Mesos负责决定向每个框架提供多少资源，而框架则根据自身需求选择接受哪些资源，并决定在这些资源上运行哪些计算任务。 4. Mesos行为 Mesos的资源提供机制确保了高级调度策略的支持，使得复杂的框架能够灵活地利用资源。通过这种机制，Mesos可以在不影响性能的情况下，实现不同框架之间的资源高效共享。 5. 实现 Mesos平台的实现考虑了大规模部署，可扩展到50,000个（模拟）节点，展示了其在扩展性方面的优秀能力。 6. 评估 评估结果显示，Mesos在共享集群时能接近最优的数据本地性，这意味着即使在处理多样化的框架时，也能保持高效的数据访问。此外，Mesos还表现出对故障的恢复能力，增强了系统的健壮性。 7. 相关工作 文章对比了Mesos与其他资源管理解决方案，探讨了其在资源调度和共享方面的优势。 8. 结论 Mesos作为数据中心内的资源共享平台，通过其创新的资源提供机制和细粒度的资源分配，实现了高效、灵活且可靠的资源管理，为大规模分布式系统提供了有力支持。 Mesos是一个创新的平台，它解决了数据中心资源管理中的关键问题，通过精细的资源分配和调度策略，提高了资源利用率，降低了数据复制成本，并具备良好的扩展性和容错性。这一技术对于构建高效、灵活的数据中心具有重要意义。