为什么选择使用Linkerd而放弃Isito

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我想重点介绍Linkerd，它是CNCF基金会托管的服务网格，以简单性而闻名。在服务网格环境中，Linkerd使用的“less-is-more”的方法以及在数据平面层使用基于Rust的“微代理”都是独一无二的。Linkerd网站列出了很多组织在生产环境中运行它的案例，因此我着手与其中一些使用者进行交谈，并听了他们的经验。

Linkerd的简单性

Istio作为最广为人知的服务网格，我们首先尝试了。但是，他们很快发现Istio在许多方面都过于复杂和具有挑战性。

Sudia回忆到，Istio需要安装多个Helm chart 并需要各种手动步骤才能将其部署到集群中。这个过程耗时一天，这对Sudia和他的小型Ops团队是一个很大的缺点。因为，他们没有时间“管理”服务网格工具。他也注意到，Istio最近采取了一些步骤来简化其体系结构并使其更具简单性。

Andersen首次尝试在Kubernetes集群上安装Istio，但是失败了。他不得不从头开始重建它。最终成功安装Istio之后，他对Istio提供的指标觉得并没有独特之处。用户界面似乎也已经过时了，他几乎放弃了完全使用服务网格的想法。

偶然的机会，两个人发现了Linkerd。他们喜欢Linkerd的简单性，并决定尝试。

Andersen他将Linkerd安装在开发集群上，令他惊讶的是，仅用一个命令就启动了第一个实例并运行。他在Kubernetes命名空间中添加了Linkerd代理，并在几分钟之内就能看到服务之间的流量和通信。

Sudia的经历与此类似。Sudia和他的团队发现Linkerd直观且易于上手，可以在几分钟内通过命令行安装。

在服务网格方面，你有很多选择。Istio的复杂性可能是由于它提供的功能。虽然，Linkerd采用了一种极简主义的方法，可以简化很多工作，但是在某些使用案例中，使用Istio更有意义，并且我们知道有很多快乐的Istio用户。但是我们也不能忽视所有关于它的复杂性的抱怨。

Linkerd的可视化

Sudia和Andersen采用服务网格的主要动机是在服务间通信中获得可观察性。Linkerd不仅提供正确的指标，而且还将它们可视化。

根据Sudia的说法，仪表板是Linkerd最好的部分之一。无需其他设置，就可以查看关键指标，例如请求率，错误率，请求持续时间和总响应。而且由于用户界面非常直观，他甚至不需要专门学习和培训。从安装部署的第二天开始，团队就能够准确地排查问题。

Andersen发现，Linkerd的“Tap”功能可跟踪服务之间的请求。无需任何额外设置即可实时查看正在发生的事情，这对他来说特别方便。

Linkerd的可观察性

对于Sudia和Andersen而言，服务网格的最高要求是能够观察分布式应用程序中服务之间的通信。这不仅使运维团队受益，而且使开发人员和QA人员的生活变得更加轻松。

Sudia说，Linkerd无需为最常见的指标设置工具，这是因为默认情况下会提供关键的RED（速率，错误，持续时间）指标。

Andersen在运行QA任务时看到了Linkerd的一个好处，软件部署后衡量负载的功能特别有用，可以极大地改善调试和故障排除能力。而且，Linkerd的跟踪功能也非常有用。

Linkerd的安全性

安全是软件的一项关键任务，必须支撑所有其他决策。因此，这对于Sudia和Andersen都是头等大事。两者都试图在服务网格中，通过mTLS来管理安全证书，以对集群内部的流量进行加密。

Sudia的团队通常使用证书管理器来发布Letsencrypt证书，并且需要每24小时轮换一次这些证书。他希望避免像Istio样，在每个容器的基础上实施复杂的RBAC策略。

对于一个规模较小的团队，具备使用mTLS快速创建高度安全的集群的能力至关重要。Sudia的团队花了大约30分钟的时间来设置mTLS，其中大部分时间都花在阅读文档上。Dave指出，这种简单易用的水平设置mTLS非常强大，特别是对于像他这样的小型团队而言。

Andersen的团队需要mTLS才能在Linkerd网格集群之间安全地路由流量。Linkerd提供了证书自动生成的能力，这很方便。

Linkerd的社区与支持

每当Andersen或Sudia遇到问题时，他们发现Linkerd社区会非常有帮助，并且能够迅速解决问题。

有一次，Andersen遇到了HTTP会话无法与Linkerd一起使用麻烦，在Linkerd Slack上，通过社区的帮助，他快速找到了解决方案并在一天之内解决它。令他高兴的是，Linkerd的下一个发行版中就修复了这个问题。

Sudia说，当他的团队需要帮助时，几乎在一天之内，他就能在Linkerd Slack的社区中找到解决方案。他特别喜欢Linkerd精简的文档，这是Istio一直在努力解决的问题。

除了Linkerd，Sudia和Andersen还从多个来源访问监视数据，包括Prometheus，Grafana Cloud，Elasticsearch，Rancher，Datadog，Jaeger和SumoLogic。尽管它们的监视工具组合各不相同，但他们俩都在将所有监视度量标准整合到一个工具中，以获取所有度量标准，日志和跟踪的统一视图。

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