Mesos在国内的实践越来越多，小数在这里为大家随意列举几个：爱奇艺、去哪儿、携程、京东、唯品会、新浪微博、乐视、以及三大运营商……为什么众多企业都选择了Apache Mesos？本文或许会告诉你答案。
本文的结构分为三个部分：
企业面临的挑战
数据中心分区和资源管理
Apache Mesos的优势
企业面临的挑战
微服务是一个广泛的趋势，特别是如果你的公司运作良好，也许已经应用了微服务。微服务非常适合用来做好每一件事，并且充分迎合了企业的组织结构需求，在创建、测试、部署和回转等各个环节使其独立不受干扰。但是，如果没有以分布式系统的方式设计它，那么服务可能会变成单点，不再适合独立的机器，因为它需要更多的内存或者计算内核来处理“大数据”或者并发的用户。并且随着企业规模的扩大，用户和数据也在不断增长。
数据中心分区和资源管理
典型的使用多机器托管多服务的企业数据中心分区如下：
如何处理故障是一个重要的任务。想象一下顶层连接Cassandra rack的开关突然挂掉了，意味着没有人可以查询Cassandra。
这是一封笔者收到的真实邮件，OpenStack托管的一批机器重启启动，在它上面运行的服务都挂掉了：
回到静态分区，故障可能会看起来是这样子的：
另一个挑战是资源利用率。大多数情况下，观察资源利用率会发现，使用Hadoop和Kafka的机器大约用到了资源的30-40%，Java应用在白天使用更多资源，到了晚上基本是闲置的。
正如你所见，大多数资源都在此闲置，而我们希望能够有一个工具像下面那样减轻资源浪费、提高资源利用。
Why Apache Mesos?
使用Apache Mesos可以很好地解决上述问题。Apache Mesos是一个时髦且通用的集群管理工具，始于2009年加州大学伯克利分校，在Twitter上进行了首次大规模实践，Twitter的大部分应用都跑在Mesos数以万计的节点上。Mesos也公开了一系列丰富的API，支持各种编程语言如Java/C++/Python。另外，许多顶级的Apache项目也移植到Mesos上运行：
就像大多数分布式系统一样，Apache Mesos有一个master和slave的结构。
调度器/framework与master机器进行交互，调度slave机器上的任务。
用Marathon进行调度
这部分十分简单明了，创建应用，并且将它容器化，它可以是二进制文件，tgz，或者docker镜像。将包上传到能够被slave机器访问的位置（HDFS/S3/HTTP），描述该服务并调度它。你可以通过使用Marathon Web UI, REST endpoint或者CLI来实现。
这是一个JSON的例子：
正文部分结束，对Mesos和Marathon感兴趣的小伙伴可以了解一下数人云开源Mesos调度器Swan，实现并补充了很多Marathon的功能：https://github.com/Dataman-Cloud/swan
作者：Akhil
文章来源：https://hackernoon.com/why-your-organization-should-start-using-apache-mesos-a730d0a82c78#.v3lrmnrgu
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