概述
本人在使用蓝鲸过程有些许心得，所以专门写一个学习笔记供大家参考和学习，当然也为了我日后可以随意参阅。
腾讯蓝鲸智云，简称蓝鲸，是腾讯互动娱乐事业群（Interactive Entertainment Group，简称 IEG）自研自用的一套用于构建企业研发运营一体化体系的 PaaS 开发框架，提供了 aPaaS（DevOps 流水线、运行环境托管、前后台框架）和 iPaaS（持续集成、CMDB、作业平台、容器管理、数据平台、AI 等原子平台）等模块，帮助企业技术人员快速构建基础运营 PaaS。
传统的 Linux 等单机操作系统已发展数十年，随着云时代的到来，企业所需资源数暴增，操作节点（物理或虚拟服务器及容器）数量普遍达到数千个，大型互联网公司甚至达到百万级别，混合云模式成为常态，虽然 IaaS 供应商的出现从一定程度上解决了资源切割调度问题，但并未很好的解决资源与应用的融合，企业需要一种介于 IaaS 与应用（SaaS）之间的层级，用于屏蔽及控制 IaaS，快速开发及托管 SaaS，我们将其称之为基础 PaaS 层，并着重发展用于研发及托管企业内技术运营类 SaaS 的基础运营 PaaS，并将其作为区别于传统 OS 的下一代企业级分布式运营操作系统。
企业 IT 应用的全生命周期可划分为研发、运维、运营三段，在各行业进行互联网化转型的过程中，融入敏捷思维，即形成持续集成、持续部署、持续运营的概念（CI-CD-CO）。
为降低转型成本，不以增加人力数量为转型前提，腾讯 IEG 以运维团队作为转型起点，充分利用这一群体低价值重复性工作量占比高的特点，从 CD 领域切入，以 PaaS 技术进行运维自动化领域的烟囱治理，形成运维 PaaS 体系。将自动化所释放的人力资源，转型为运维开发团队，利用 PaaS 的自增长属性，将运维 PaaS 逐步向 CI 及 CO 拓展，最终完成企业级研发 - 运维 - 运营基础 PaaS 构建，落地企业研发运营一体化。
在这里我给大家普及一下IaaS，SaaS，PaaS的知识：
如果你是一个网站站长，想要建立一个网站。不采用云服务，你所需要的投入大概是：买服务器，安装服务器软件，编写网站程序。
现在你追随潮流，采用流行的云计算，
如果你采用IaaS服务，那么意味着你就不用自己买服务器了，随便在哪家购买虚拟机，但是还是需要自己装服务器软件
而如果你采用PaaS的服务，那么意味着你既不需要买服务器，也不需要自己装服务器软件，只需要自己开发网站程序
如果你再进一步，购买某些在线论坛或者在线网店的服务,这意味着你也不用自己开发网站程序，只需要使用它们开发好的程序，而且他们会负责程序的升级、维护、增加服务器等，而你只需要专心运营即可，此即为SaaS。
蓝鲸体系架构
腾讯蓝鲸智云体系由原子平台和通用的一级 SaaS 服务组成，平台包括 管控平台、配置平台、作业平台、数据平台、容器管理、PaaS 平台、移动平台 等，通用 SaaS 包括节点管理、标准运维、日志检索、蓝鲸监控、故障自愈等，为各种云（公有云、私有云、混合云）的用户提供不同场景、不同需求的一站式技术运营解决方案。
在蓝鲸体系架构中，配置平台位于原子平台层，通过蓝鲸 PaaS 的 ESB 为上层 SaaS 提供覆盖研发运营 CI（持续集成）、CD（持续交付和持续部署）、CO（持续运营）领域的配置管理能力。
腾讯蓝鲸智云体系依托企业级 SOA、 集成等理念，运用 Docker 等最先进的云技术构建起了全新的运维模式， 致力于以“原子服务集成”和“低成本工具构建”的方式落地 DevOps，帮助运维快速实现“基础服务无人值守”及“增值服务”，并进一步通过 DevOps 的落地实现企业更全面和可持续的效率提升。
蓝鲸部署
对于蓝鲸部署所需的硬件配置选型，并无规定。
蓝鲸由众多开源组件和自研组件构成。
开源组件的硬件选型可以参考相应的官方文档。
蓝鲸产品本身的建议配置如下：
资源规划是一个复杂的、动态的过程，更像是一门艺术而不是科学。如果硬件资源富余，可以一开始拆分搭建部署。若硬件资源不足，一开始可以混合搭建，注意观测资源消耗情况，可以适时增加机器，迁移模块的方式来保证整体的可用性。
这里给出的一个比较合理的初始配置，基于以下考虑：
1. 分布式模块达到高可用至少三个节点，所以至少需要三个 OS (物理机或虚拟机均可)。
2. BKDATA 是耗费资源最多的蓝鲸组件。请分配到 4 核 16G 以上的机器。
3. 若日志检索，蓝鲸监控是主要使用场景，请给 influxdb 和 elasticsearch 模块更多的内存，更好磁盘性能。如 SSD。
4. Nginx 模块所在的机器需要有对外提供服务，可访问的 IP。这是蓝鲸平台的总入口。
5. 如果需要有跨云管理需求，GSE 部署的机器需要有跨云的网络条件。
根据以上考虑，安装蓝鲸初始配置，请满足：
- 1台 4核 16G
- 2台 4核 8G
蓝鲸组件
开源组件
开源组件的实际配置均在 /data/bkce/etc 目录下，而这些配置文件其实是通过变量替换 /data/src/service/support-files/templates/ (模板目录路径随用户解压至的目录而不同) 下的预设模板文件生成的，所以要从源头修改配置应该修改 /data/src 下的，然后通过以下命令同步，并渲染模板文件：
- ./bkcec sync 模块
- ./bkcec render 模块
渲染模板时，bkcec 脚本通过调用 templates_render.rc 里定义的函数 render_cfg_templates 来实现
举例说明，假设 /data/src/service/support-files/templates/ 目录下有如下文件：
- #etc#nginx#job.conf
那么当模板渲染时，它里面的占位符诸如 __BK_HOME__ 会被对应的 $BK_HOME 变量的值替换掉然后生成 /data/bkce/etc/nginx/job.conf 这个文件。 可以发现，脚本将文件名中的 # 替换成 / ，然后放到 $INSTALL_PATH 目录下，也就是默认的 /data/bkce
- kafka#config#server.properties
这个形式的模板文件和上述的不同之处时没有以 # 开头，那么它表示一个相对模块安装路径的配置，也就是 对于 /data/src/service/ 来说，它会被安装到 /data/bkce/service ，那么 kafka#config#server.properties 就会生成到 /data/bkce/service/kafka/config/server.properties
- #etc#my.cnf.tpl
这类文件名和第一个不同之处在于多了 .tpl 的后缀名，生成时 tpl 后缀会被去掉。
其他模块文件，以此类推。
以下列举当前所有的开源组件配置文件路径：
Consul
Consul 的配置文件比较特殊，因为它是全局依赖， Consul 的配置文件会存放在 /data/bkce/etc/consul.conf ，它没有对应的模板文件，是由 /data/install/parse_config 这个脚本来生成。
不过 Consul 启动的 supervisor 配置文件模板在：
- #etc#supervisor-consul.conf
MySQL
- #etc#my.cnf.tpl
Redis
- #etc#redis.conf
Nginx
- #etc#nginx.conf
Nginx 主配置文件，安装时会 ln -s /data/bkce/etc/nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
- #etc#nginx#paas.conf
PaaS 平台的 Nginx server 配置
- #etc#nginx#cmdb.conf
配置平台的 Nginx server 配置，主配置会 include /data/bkce/etc/nginx/ 下的配置文件
- #etc#nginx#job.conf
作业平台的 Nginx server 配置
- #etc#nginx#miniweb.conf
存放 Agent 安装时所需要下载的脚本和依赖软件包
MongoDB
- #etc#mongodb.yaml
ZooKeeper
- #etc#zoo.cfg
RabbitMQ
- #etc#rabbitmq#rabbitmq-env.conf
- #etc#rabbitmq#rabbitmq.config
- #etc#rabbitmq#enabled_plugins
Elasticsearch
- es#config#elasticsearch.yml.tpl
Kafka
- kafka#config#server.properties
Beanstalk
- #etc#beanstalkd
InfluxDB
- #etc#influxdb.conf
蓝鲸组件
蓝鲸组件除了作业平台和管控平台，其他均用 supervisor 来做进程启停，所以都会存在一个对应的 supervisor 进程配置文件
它的标准规范是：#etc#supervisor-模块名-工程名.conf，如果没有子工程，则工程名等于模块名。
例如 bkdata 存在三个子工程，所以各自的 supervisor 配置为：
- #etc#supervisor-bkdata-dataapi.conf
- #etc#supervisor-bkdata-databus.conf
- #etc#supervisor-bkdata-dataapi.conf
故障自愈模块，因为没有子工程，所以它的 supervisor 配置文件为：
- #etc#supervisor-fta-fta.conf
因为 supervisor 配置具有一致性，下面不再具体列举 supervisor 相关配置文件。
配置平台 CMDB
CMDB 的后台是微服务化架构，每个进程对应一个配置文件，所以配置文件模板也有很多，
- server#conf#模块名.conf
模块名对应进程名，比如进程名叫 cmdb_webserver 那它对应的配置文件名叫 webserver.conf
- #etc#nginx#cmdb.conf
CMDB 进程对应的 Nginx 配置，里面会通过 url rewrite 兼容 v2 的接口。cmdb_webserver 提供的 Web 页面 也是经过这层 Nginx 反向代理。
作业平台 JOB
作业平台的配置文件比较简单。一个配置文件，一个启动脚本：
- #etc#job.conf
主配置文件，里面的中文注释非常详尽，这里不再赘述。
- job#bin#job.sh
Job 进程的启停脚本，里面可以设置一些调试参数，Java 虚拟机内存分配大小等
PaaS
PaaS 平台 在 src 目录下叫 open_paas 它实际上由 appengine login esb paas 四个子工程组成。
- #etc#uwsgi-open_paas-工程名.ini
这里工程名用上面四个工程分别替换可得到，是这四个 Python 工程 uwsgi 的配置文件
以下四个分别是对应工程的 配置文件
- paas#conf#settings_production.py.tpl
- login#conf#settings_production.py.tpl
- esb#configs#default.py.tpl
- appengine#controller#settings.py.tpl
其中 ESB 的配置中，配置了访问其他周边模块的接口域名和端口。
GSE
GSE 目录下的模板文件分为 agent、plugins、proxy、后台。
GSE 后台的配置模板，需要留意的是生成后的配置中监听的 IP 地址是否符合预期：
- #etc#gse#api.conf
- #etc#gse#btsvr.conf
- #etc#gse#data.conf
- #etc#gse#dba.conf
- #etc#gse#task.conf
GSE Proxy 后台的配置模板:
- proxy#etc#btsvr.conf
- proxy#etc#proxy.conf
- proxy#etc#transit.conf
GSE Agent 的配置模板，* 表示匹配所有的，这里 Agent 按系统和 CPU 架构区分了不同的目录
- agent_*#etc#agent.conf
- agent_*#etc#iagent.conf
- agent_*#etc#procinfo.conf
GSE agent plugins 的配置模板
- plugins_*#etc#basereport.conf
- plugins_*#etc#alarm.json
paas_agent
paas_agent 是 appo、和 appt 模块对应的后台代码目录，它的配置文件由两部分构成：
- #etc#nginx.conf #etc#nginx#paasagent.conf
paas_agent 依赖一个 Nginx 做路由转发，这里是它的 Nginx 配置
- #etc#paas_agent_config.yaml.tpl
paas_agent 的主配置，需要特别注意的是，这里的 sid 和 token 是激活 paas_agent 成功后，获取返回的字符串自动填充的，里面的配置应该和开发者中心，服务器信息页面看到的一致
BKDATA
BKDATA 分为dataapi 、 databus 、 monitor 三个工程，
dataapi 是 Python 工程，databus 是 Java 工程，monitor 是 Python 工程。
dataapi 的配置：
- dataapi#conf#dataapi_settings.py
- dataapi#pizza#settings_default.py
- dataapi#tool#settings.py
databus 的配置：
- databus#conf#es.cluster.properties
- databus#conf#jdbc.cluster.properties
- databus#conf#tsdb.cluster.properties
- databus#conf#etl.cluster.properties
- databus#conf#redis.cluster.properties
monitor 的配置：
- monitor#bin#environ.sh
- monitor#conf#worker#production#community.py
故障自愈 FTA
故障自愈后台的配置
fta#project#settings_env.py
PaaS平台
蓝鲸 PaaS 平台是一个开放的平台，又称蓝鲸 PaaS。该产品在蓝鲸体系中有 3 个重要的作用：
一、面向普通用户，它是进入蓝鲸体系的第一个产品，提供了通用的基础服务，如登录认证、消息通知、其他产品的快捷入口（工作台）、获取更多产品的应用市场等；
二、面向开发人员，它提供了很多的 “SaaS 开发者服务”，让开发者可以简单、快速地创建、部署和管理应用，它提供了完善的前后台开发框架、API 网关（ESB）、调度引擎、公共组件等模块，帮助开发者快速、低成本、免运维地构建支撑工具和运营系统。PaaS 平台为一个应用从创建到部署，再到后续的维护管理提供了完善的自助化和自动化服务，如日志查询、监控告警、运营数据等，从而使开发者可以将全部精力投入到应用的开发之中。主要功能有：支持多语言的开发框架 / 样例、免运维托管、SaaS 运营数据可视化、企业服务总线（API 网关）、可拖拽的前端服务（MagicBox）等。
三、面向系统维护人员（系统管理员），它提供了用户管理（含角色管理）、服务器基本信息维护、第三方服务可视化管理、API 权限控制等功能，更好地维护和管理平台的可用性。
目前，蓝鲸 PaaS 平台已正式对外开源，GitHub 地址： https://github.com/Tencent/bk-PaaS
配置平台
蓝鲸配置平台是一款面向应用的 CMDB，在 ITIL 体系里，CMDB 是构建其它流程的基石，而在蓝鲸智云体系里，配置平台就扮演着基石的角色，为应用提供了各种运维场景的配置数据服务。它是企业 IT 管理体系的核心，通过提供配置管理服务，以数据和模型相结合映射应用间的关系，保证数据的准确和一致性；并以整合的思路推进，最终面向应用消费，发挥配置服务的价值。
目前，蓝鲸配置平台已正式对外开源，GitHub 地址： https://github.com/Tencent/bk-cmdb
作业平台
作业平台（JOB）是一套基于蓝鲸智云管控平台 Agent 管道之上的基础操作平台，具备万级并发处理能力。除了支持脚本执行、文件拉取 / 分发、定时任务等一系列可实现的基础运维场景以外，还运用流程化的理念很好的将零碎的单个任务组装成一个作业流程。而每个任务都可做为一个原子节点，提供给其它系统和平台调度，实现调度自动化。
除了批量执行的万级高并发性能优势，作业平台还支持复杂的运维操作场景，定制作业功能将一个操作流程制作成完整的作业任务，丰富的 API 开放接口使得作业任务原子化，提供给其它系统或平台进行调度，进一步扩大了业务使用场景。
作业平台分为 Web 层和后台任务调度层，并通过消息队列来消费任务，任务执行依赖底层的管控平台，管控平台采用 C/S 架构，用户只需要在目标机上安装蓝鲸 Agent，即可通过作业平台实现脚本执行或文件分发。
管控平台
蓝鲸管控平台，是整个蓝鲸平台的底层管控系统，是蓝鲸所有其他服务的基础，是蓝鲸服务体系与用户机器的连接器。
在整个蓝鲸体系中，蓝鲸管控平台作为蓝鲸的底层管控通道，没有提供独立的接口供用户直接访问调用，而是通过蓝鲸 esb 能力向上提供服务，供上层平台或者 SaaS 去实现场景赋能，蓝鲸管控平台主要提供了三种类型的服务能力：文件传输能力、实时任务执行能力、数据采集与传输的能力。
从网络框架层面来看，蓝鲸管控平台分为两层网络架构，分别为 服务层 和 业务代理层 ，服务层由三种不同类型的服务集群构成：控制任务执行的 TaskServer 集群、负责数据采集传输服务的 DataServer 集群以及提供文件高速传输服务的 FileServer 集群，业务代理层则是部署在业务服务器上的蓝鲸Agent，承载了服务层提供的三种服务。
Agent：蓝鲸智能 Agent，可以安装在业务需要管控的 实体机、虚拟机或者容器里面 ，BK Agent 是蓝鲸管控平台提供三大服务能力的实际执行者。
PA：蓝鲸管控平台跨云代理节点，为云区域 BK Agent 提供代理转发服务，提供跨云区域机器管控能力。
TaskServer：蓝鲸管控平台任务及控制服务端程序，该程序提供对集群内 Agent 的管理能力，并支持对 Agent 批量下发和执行发命令或脚本。
FileServer：蓝鲸管控平台文件传输控制服务端程序，该程序对指定范围内 Agent 节点提供 BT 种子服务，保证对传输的安全性、不同区域及业务模块间的隔离性，并控制 BT 传输在有限的贪婪特性范围内。
DataServer：蓝鲸管控平台数据传输服务端程序，该服务端主要提供对 Agent 采集的数据进行汇聚、分类、流转能力。对于普通的千兆网卡机器，BK DataServer 能够提供百兆级别的数据处理能力。
Redis：Redis 在本系统中提供工作区数据缓存作用。
Zookeeper：Zookeeper 主要提供对集群的管理能力，包括集群中不同节点间的相互发现，有效性探测等。
容器管理平台
蓝鲸容器服务（BCS，Blueking Container Service）是 高度可扩展、灵活易用的容器管理服务。
蓝鲸容器服务支持两种不同的集群模式，分别为原生 Kubernetes 模式和基于 Mesos 自研的模式。
用户无需关注基础设施的安装、运维和管理，只需要调用简单的 API，或者在页面上进行简单的配置，便可对容器进行启动、停止等操作，查看集群、容器及服务的状态，以及使用各种组件服务。
用户可以依据自身的需要选择容器编排的方式，以满足业务的特定要求。
BCS 是统一的容器部署管理解决方案，为了适应不同业务场景的需要，BCS 内部同时支持基于 Mesos 和基于 K8S 的两种不同的实现。
BCS 由 BCS SaaS 和 BCS 后台 组成，以下为对应的架构图。
BCS SaaS 架构图
BCS SaaS 功能结构图
BCS SaaS 作为 BCS 的上层产品，包含已开源的项目管理系统（bcs-projmgr）、容器服务产品层主体功能模块（bcs-app）、底层的配置中心模块（bcs-cc）以及未开源的监控中心，同时它依赖蓝鲸体系下的其他产品服务（如 PaaS、CMDB 等）。
SaaS 依赖的服务介绍：
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bk-PaaS: 为 BCS SaaS 提供了 4 大服务(统一登录、开发者中心、ESB 和应用引擎)，其中 bcs-app 由应用引擎托管
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bk-bcs-services: BCS 底层服务。作为后台服务，bk-bcs-services 给 bcs-app 提供了集群搭建，应用编排等丰富的底层接口，更多详见下 BCS 后台架构图 。
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bk-cmdb: 蓝鲸配置平台。bcs-app 的集群管理功能涉及的业务和主机信息来源于配置平台
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bk-iam: 蓝鲸权限中心，BCS SaaS 基于 bk-iam，实现了用户与平台资源之间的权限控制
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bk-Habor: 蓝鲸容器管理平台镜像仓库服务。bcs-app 使用 bk-Habor 提供的 API，实现了业务镜像的查询与配置功能
BCS SaaS 部署拓扑图
SaaS 包含 bcs-projmgr, bcs-app, bcs-cc 三个模块。
SaaS 依赖的后端服务 bk-bcs-services 也已开源，bk-iam 等灰色标注的系统暂未开源，需要依托蓝鲸独立部署版本进行搭建。
BCS 后台架构图
下图为 BCS 以及 Mesos 集群的整体架构图：BCS Client 或者业务 SaaS 服务通过 API 接入，API 根据访问的集群将请求路由到 BCS 下的 Mesos 集群或者 K8S 集群。
Kubenetes 容器编排的说明：
- BCS 支持原生 K8S 的使用方式。
- K8S 集群运行的 Agent（bcs-k8s-agent） 向 BCS API 服务进行集群注册。
- K8S 集群运行的 Data Watch 负责将该集群的数据同步到 BCS Storage。
Mesos 编排的具体说明：
- Mesos 自身包括 Mesos Master 和 Mesos Slave 两大部分，其中 Master 为中心管理节点，负责集群资源调度管理和任务管理；Slave 运行在业务主机上，负责宿主机资源和任务管理。
- Mesos 为二级调度机制，Mesos 本身只负责资源的调度，业务服务的调度需要通过实现调度器（图中 Scheduler）来支持，同时需实现执行器 Executor（Mesos 自身也自带有 Executor）来负责容器或者进程的起停和状态检测上报等工作。
- Mesos（Master 和 Slave）将集群当前可以的资源以 offer（包括可用 CPU、MEMORY、DISK、端口以及定义的属性键值对）的方式上报给 Scheduler，Scheduler 根据当前部署任务来决定是否接受 Offer，如果接受 Offer，则下发指令给 Mesos，Mesos 调用 Executor 来运行容器。
- Mesos 集群数据存储在 ZooKeeper，通过 Datawatch 负责将集群动态数据同步到 BCS 数据中心。
- Mesos Driver 负责集群接口转换。
- 所有中心服务多实例部署实现高可用：Mesos driver 为 Master-Master 运行模式，其他模块为 Master-Slave 运行模式。服务通过 ZooKeeper 实现状态同步和服务发现。
总结
本人本着学习和选择比较重要的部分进行摘抄和总结官网，详细见官方文档：https://bk.tencent.com/docs/