用兩個詞總結：快速和復用。。 《為什么數據中心需要操作系統》 ：本文的作者是Apache Mesos聯合創始人Benjamin Hindman，他認為目前不管是開發還是運維分布式應用都非常困難，而

1. Apache Aurora Apache Aurora is a Mesos framework for long-running services and cron jobs. Aurora

和 Neutron 。 所以 Clampify 可以在 "其他集群系統，比如 Apache Mesos "使用，或者使用 Clampify 在 Docker Swarm 設置多租戶集群。 Node-red?(Node

io都提供功能庫，旨在進一步加快開發速度。 需要注意的是，這一切都立足于服務編排層級之上——這部分任務由Mesos、Kubernetes或者Docker Swarm負責提供。盡管Iron.io也提供自己的編排層

《eBay使用Docker實現的CI解決方案》 ：eBay 使用 Docker 、Apache Mesos 和 Jenkins 實現的 CI 解決方案。一共兩部分，介紹的非常詳細，推薦閱讀。 《Docker介紹以及如何搭建私有鏡像倉庫》

的麻煩： 用 Zabbix 和 Nagios 真的很依賴運維工程師的實際水平和 Docker Mesos 這些新技術的支持。 需要自己去找腳本來試驗，真的很麻煩。 數據是只讀的，運維工程師真的就只是看

可能包含多個輔助程序，如日志和監控。Bronchain解釋了他們選擇Kubernetes而不是Mesos和Swarm的原因： 我們認為，Kubernetes是最可靠、最容易使用的調度器。我們對使用

0為22萬行。一方面，感謝Scala語言的簡潔和豐富表達力；另一方面，Spark很好地利用了Hadoop和Mesos（伯克利?另一個進入孵化器的項目，主攻集群的動態資源管理）的基礎設施。雖然很輕，但在容錯設計上不打折扣。

ble通過命令行啟動了CoarseGrainedExecutorBackend進程，與粗粒度的mesos模式和standalone模式一致，task最終落到CoarseGrainedExecutorBackend里面執行。

目前我們還處于“社會主義初級階段”，一切都還要靠“中央”下達指令，無法管理萬級別的動態集群，Kubernates、Mesos、Swarm的技術提供了可能性，但整體解決方案我們也還在摸索，我們希望能夠聽到你的聲音 來自：

Mode本身很有意思——在這個版本里，Docker決定在編排部署領域更深入，從而和Kubernetes以及Apache Mesos競爭。我認為Swarm Mode還很粗糙（畢竟是第一個版本），但是我確信Docker會在接下來的幾個版本里繼續優化這個特性。

https://github.com/coreos/rocket coreos http://mesos.apache.org/ https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes

rCon歐洲第二天的視頻以及PPT，內容依舊精彩，包括容器編排以及管理技術，比如Consul、Mesos、Clocker，同時，一些用戶諸如Shopify、Weeby也分享了他們的使用經驗。 《Docker公司是如何做社區的？》

video. 5. Apache Aurora Apache Aurora is a Mesos framework for long-running services and cron jobs

4版本。這些工具新版本有許多功能提升，包括一些為了工具箱實現的功能，其中一些功能將會吸引那些通過類似Mesos將Docker運行在大規模集群中的用戶。 2.1版本 的Docker注冊中心已經發布，提供了更快的操作和一些新特性。

？ 在圍繞微服務展開的探討當中，我們發現幾乎很少有人能夠切實回答上述問題。以Docker、Mesos、Kubernetes以及gRPC為代表的各類新型技術成果的快速崛起使得我們能夠輕松建立小型新架

marshaller behavior during cluster topology change. Mesos integration: added possibility to load Ignite package

如果想獲得非常高的性能，那么必須做快慢分離，數據永遠都是快的代言，而命令和控制則代表了慢。 當下，Twitter正在使用Mesos作為作業調度程序以遷移到一個容器環境，這個做法很新穎，因此如何實現是一大看點。當然這個途徑也存在

Master 可以有多個，解決了單點故障問題。此模式完全可以使用其他集群管理器替換，比如 YARN 、 Mesos 、 EC2 等。 q ? 豐富的數據源支持。 Spark 除了可以訪問操作系統自身的文件系統和

Spark 的執行模式 Spark 的執行模式有 local、Yarn、Standalone、Mesos 四類。后面三個分別有 cluster 和 client 二種。client 和 cluster