用两个词总结：快速和复用。。 《为什么数据中心需要操作系统》 ：本文的作者是Apache Mesos联合创始人Benjamin Hindman，他认为目前不管是开发还是运维分布式应用都非常困难，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 "其他集群系统，比如 Apache Mesos "使用，或者使用 Clampify 在 Docker Swarm 设置多租户集群。 Node-red (Node

io都提供功能库，旨在进一步加快开发速度。 需要注意的是，这一切都立足于服务编排层级之上——这部分任务由Mesos、Kubernetes或者Docker Swarm负责提供。尽管Iron.io也提供自己的编排层

《eBay使用Docker实现的CI解决方案》 ：eBay 使用 Docker 、Apache Mesos 和 Jenkins 实现的 CI 解决方案。一共两部分，介绍的非常详细，推荐阅读。 《Docker介绍以及如何搭建私有镜像仓库》

的麻烦： 用 Zabbix 和 Nagios 真的很依赖运维工程师的实际水平和 Docker Mesos 这些新技术的支持。 需要自己去找脚本来试验，真的很麻烦。 数据是只读的，运维工程师真的就只是看

可能包含多个辅助程序，如日志和监控。Bronchain解释了他们选择Kubernetes而不是Mesos和Swarm的原因： 我们认为，Kubernetes是最可靠、最容易使用的调度器。我们对使用

0为22万行。一方面，感谢Scala语言的简洁和丰富表达力；另一方面，Spark很好地利用了Hadoop和Mesos（伯克利 另一个进入孵化器的项目，主攻集群的动态资源管理）的基础设施。虽然很轻，但在容错设计上不打折扣。

ble通过命令行启动了CoarseGrainedExecutorBackend进程，与粗粒度的mesos模式和standalone模式一致，task最终落到CoarseGrainedExecutorBackend里面执行。

目前我们还处于“社会主义初级阶段”，一切都还要靠“中央”下达指令，无法管理万级别的动态集群，Kubernates、Mesos、Swarm的技术提供了可能性，但整体解决方案我们也还在摸索，我们希望能够听到你的声音 来自：

Mode本身很有意思——在这个版本里，Docker决定在编排部署领域更深入，从而和Kubernetes以及Apache Mesos竞争。我认为Swarm Mode还很粗糙（毕竟是第一个版本），但是我确信Docker会在接下来的几个版本里继续优化这个特性。

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

rCon欧洲第二天的视频以及PPT，内容依旧精彩，包括容器编排以及管理技术，比如Consul、Mesos、Clocker，同时，一些用户诸如Shopify、Weeby也分享了他们的使用经验。 《Docker公司是如何做社区的？》

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

4版本。这些工具新版本有许多功能提升，包括一些为了工具箱实现的功能，其中一些功能将会吸引那些通过类似Mesos将Docker运行在大规模集群中的用户。 2.1版本 的Docker注册中心已经发布，提供了更快的操作和一些新特性。

？ 在围绕微服务展开的探讨当中，我们发现几乎很少有人能够切实回答上述问题。以Docker、Mesos、Kubernetes以及gRPC为代表的各类新型技术成果的快速崛起使得我们能够轻松建立小型新架

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

如果想获得非常高的性能，那么必须做快慢分离，数据永远都是快的代言，而命令和控制则代表了慢。 当下，Twitter正在使用Mesos作为作业调度程序以迁移到一个容器环境，这个做法很新颖，因此如何实现是一大看点。当然这个途径也存在

Master 可以有多个，解决了单点故障问题。此模式完全可以使用其他集群管理器替换，比如 YARN 、 Mesos 、 EC2 等。 q   丰富的数据源支持。 Spark 除了可以访问操作系统自身的文件系统和

Spark 的执行模式 Spark 的执行模式有 local、Yarn、Standalone、Mesos 四类。后面三个分别有 cluster 和 client 二种。client 和 cluster