Kubernetes負責人Dawn Chen：開源是唯一的路（圖靈訪談）

Dawn Chen是谷歌雲平臺軟體工程師，目前負責Kubernetes專案。Dawn有超過8年的Google工作經驗，負責過多層堆疊，包括核心，機管理，群集節點，管理，排程。供職谷歌前，她曾任職於Veritas和Symantec。圖靈訪談的記者有幸在CNUTCon全球容器技術峰會現場採訪了Dawn。從大學開始在美國學習計算機的她，用中文講解計算機術語有些困難。然而在中國和美國，不同的語言和文化共通的卻是對女工程師的偏見和挑戰。勇敢叛逆如她，Dawn從來沒有質疑過自己作為一位工程師的資格和能力。她相信“偏見都是可以克服的，時代都是往前走的”，除了你自己沒人能擋住你的路。

叛逆如她

除非你不想做，不想做就算了，想做好的話就不可能不勞而獲。

問：您是從什麼時候開始程式設計的？

我其實從小就很反對程式設計。為什麼？可能因為我從小就比較叛逆。我父母是大學教授，因為我理工科特別好，所以他們就希望我去學計算機，他們覺得這是件比較容易的事。但是他們越想讓我學我就越不想學。

我原來是學數理統計的，是數學系的。到了美國之後我申請統計系沒有拿到獎學金，但是計算機給了我獎學金。那個時候就不需要叛逆了，於是我就去學了計算機。

這段經歷現在對我的影響可能就是，我在頭腦中都是用英文來思考計算機問題的，但是對於生活中任何別的事，我都是用中文思考的，分得很清楚。

問：能談一下您在美國學習計算機的經歷嗎？

我後來去美國學了計算機，那個時候因為我數學很好（我本來是學數學的），所以就覺得計算機真的很容易。後來隨著學習越來越深入，我發現計算機也變得越學越有意思了，尤其當我能用計算機解決生活中的實際問題時。那時候統計在各個領域還沒有應用，因為還沒有大資料處理，所以統計學畢業的話，可能只能去氣象、製藥廠，或者是金融機構。因為用計算機寫程式解決的都是生活中的問題，我可以把問題自動化、模擬化，所以當時我也很高興自己學了計算機。

我在美國研究生畢業的時候，正好趕上2000年第一次網際網路泡沫。那個時候我也不知道為什麼，很多人都去做web，可能是因為既簡單，來錢又快。雖然我也去了矽谷，但是因為我比較叛逆的性格，我就不太想做web，我不太願意做大家覺得接下來會很火的東西。

所以我當時就去了Veritas的一個研究實驗室，Veritas後來被Symantec買進去了。這個實驗室實際上主要是做儲存的，就是給企業做叢集管理。但是Veritas本身沒有資料中心，它實際上還是傳統的軟體公司，把自己的東西打包賣出去。

我們當時的CTO非常有想法，我們做的專案叫效用計算，直到今天，計算機都沒有辦法實現效用計算。但是在15年前，我們在Veritas組建了用來做效用計算的很大的叢集，那個時候我主要做演算法。我們用的都是當時最先進的技術，比如端對端，我們想要通過端對端網路去進行更有效地連線。我們做了一些很有趣的東西，這些技術對我今天的工作來說都很有價值。

我在Veritas做過好多專案，但是當時讓我印象最深的是，我們每一個專案做完，都沒有辦法部署出去。因為Veritas是以研究為導向的軟體公司，而不是谷歌那樣的服務型公司，所以這些專案既沒有辦法跟公司已有的軟體結合在一起，也因為Veritas沒有面向外界的基礎設施，所以不能跟公司的基礎設施結合。最後造成我們很多有意思的研究都沒有辦法應用。後來研究實驗室也越來越不景氣，因為CTO走了，然後公司被Symantec買了，也變得越來越以商業為導向。

於是我就離開了。我面試了幾家公司，拿到了三個offer，一個是VMware，一個是谷歌，還有一個就是Facebook。當時Facebook還很早，還沒有IPO，我同事介紹我去的是研究實驗室。我的同事離開比較早，他是Facebook裡面的一個主架構師。他介紹我去的時候，就跟我說，他覺得Facebook的工作肯定能賺錢，但是喜不喜歡不一定，他後來也確實發財了。

我自己雖然有Facebook賬戶，但是我從來不用。然而從我讀書第一天聽說有搜尋的時候（那時還沒有谷歌），我就使用搜尋，對我來說搜尋改變了我很多。我學計算機比較晚，可能並不算一個典型的工程師，我對很多其他議題都很感興趣，尤其是一些人文、社會的話題。除了工作，我只要下了班就不會再看計算機方面的東西。所以對我來說搜尋是非常有用的，我對谷歌的印象特別好。

而VMware對我來說，是一個非常技術的公司，那時候虛擬技術和虛擬機器其實都很火。而Facebook從錢的角度上說肯定也很好，我也相信它會成功。但是這兩家公司對我來說都不像谷歌那樣有吸引力。我覺得我需要做一個讓我感興趣的東西，然後找一家對我來說有觸動的公司。我相信谷歌的理念，所以就去了谷歌。

問：去谷歌做的是什麼工作？

我去谷歌的時候本來是做演算法的，同一個組裡有人在做系統網路，有人在做演算法，還有人在做排程。大家都覺得演算法更酷，更有意思。我第一次聽一位技術主管講容器技術時，我心裡想：好酷，未來為什麼不能用容器來取代虛擬機器？於是我聯絡到了那位技術主管，他雖然是技術主管，但是那時候只有他一個人在幹。他問我願不願意幫他做這個，我說好，我正好也想學。我當時其實也沒有覺得我會一直做這個技術，我想有一天我還是會回去的吧。

隨著工作展開，我感覺越做就越有意思，總有新的東西進來。因為這種技術是從無到有發展的，所以我們慢慢加入了越來越多的容器管理特性。很快我自己也成了技術主管。因為谷歌是一家技術驅動的公司，所以我可以做很多決定。這些決定會造成很多影響，對公司其他人做的很多東西也會有影響。這份工作不僅讓我感覺很有意思，還很有成就感，於是我就這樣一直做了下去。

問：您認為女性程式設計師數量比較少的原因是什麼？

我早晨起來穿衣服的時候會注意讓自己穿得好看一點，我相信我老公也會注意到。但是我在工作中實際上會忘掉自己的性別。

話說回來，我相信無論在中國還是在美國，女工程師都會相對少一點。我認為這是一個傳遞途徑（pipeline）的問題，最起碼在美國是這樣。讀書的時候，尤其在大學，雖然女性讀電腦科學的也沒有男性多，但數量還可以。然而到了工作中、產業中之後，女性就會少很多。

總體上對於計算機產業裡面女性來說，她們的努力（尤其在年輕的時候）不太容易被別人重視。比如當她提出一個觀點的時候，無論是在美國還是在中國，別人都更容易忽略她的觀點，就算她是對的，然後當另外一個男性工程師把同一個觀點說出來時，就算他不一定有她說的好，大家還是會附和。

在我做第一份工作的時候，碰見了一箇中國男性工程師，他是一個QA，而我是個開發者。他看見我非常不爽，他說一個年輕漂亮的女生，做得了程式設計師嗎？我當時覺得，怎麼會這樣？他為什麼會這樣說？雖然我今天已經忘掉這些事情了，有些時候可能就是百毒不侵了，但當時我還是會被這樣的事所影響。我雖然心裡有些不高興，但是我不會質疑自己，因為我從小到大數理化都是年級的第一名，我從來不會覺得我不能做程式設計師。我相信我可以的。

從另一個方面來說，我認為是家庭教育的問題。從讀書的時候開始，家長可能就會說女孩子做這種工作很辛苦，女孩子要更重視家庭。其實，雖然程式設計師工作時間長一些，但是也很靈活，你完全可以在完成工作的同時享受生活。我個人覺得，做任何事的核心理念就是不勞而獲是永遠不會成功的。除非你不想做，不想做就算了，想做好的話就不可能不勞而獲。而父輩們一直在灌輸給我們一種思想，女性要找工作，要照顧家庭。既要離家近，掙錢多，還要事少，在我看來這是根本不可能的。有得就要有失，我一直相信這一點。

所以我覺得做任何工作，如果想要自己感覺到很滿意，有成就感和滿足感，你都需要投入心力，無論是做工程師還是其他工作。我覺得是偏見讓很多女性不願意去做軟體工程師，反過來在工作中也確實因為女性相對較少，從而加深了這些偏見。但是我覺得時間久了，這些偏見都是可以克服的。時代都是往前走的，不受影響了就好了。

谷歌本身是很重視這一點的。我剛加入谷歌的時候開年會，我印象很深，可能在100多人裡面就我一位女性。但是現在就多了，同樣在一百個工程師裡面可能有十幾位女性。

問：作為一位Google的員工，您怎麼看Alphabet？

這完全是我個人的看法，我覺得這是一個很聰明的做法。我剛才也提到了谷歌是一家技術驅動的公司，谷歌很鼓勵創新，但是同時谷歌也是一家上市公司，它需要對投資人負責。投資有很多種類，有些投資人看中了谷歌的主流業務，比如說廣告、搜尋。當他去買谷歌股票的時候，看到財政報告上說谷歌花了一堆錢在技術上，他會問：谷歌為什麼要花那麼多錢？谷歌在做無人駕駛汽車，做氣球，做生命科學，我都覺得谷歌很棒。雖然這些東西我不懂，但是作為我一個工程師，我非常享受在谷歌工作。但反過來說，我也很支援也能理解華爾街，當投資人做投資的時候，他看重的是谷歌的主流業務和賺錢的能力，而不是谷歌做創新的能力。同時對於創新領域的VC來說，他們也可以選擇不把投資綁在主流業務上。

另外我覺得這也是一種宣傳，讓大家覺得谷歌是一家創新的公司。Alphabet下面的某些子公司是非常創新的，在未來領導技術前沿上也是非常活躍的。同時，對於那些更看重主流業務的人，他們會覺得，谷歌非常專注於自己的核心業務。從另一方面來說，這也符合谷歌對於管理透明度的要求，對於外界來說錢投在哪裡都是透明的。

開源是唯一的路

我們相信容器既然能讓谷歌受益，也就能讓別人受益。

問：您現在負責的是Kubernetes哪個部分？

Kubernetes是一個很大的開源專案，有好幾個負責人，我是其中一個。我負責的主要就是容器技術這部分。除此之外，我們有負責排程的，負責API的，還有負責整個叢集以及網路的。我負責的這部分包括管理節點在某臺機器上的實現，以及保障每個元件的順利執行。對於虛擬機器，甚至是裸機來說，我們需要確定核心，庫，還有容器技術的排程方式和應用方式。

問：您在全球容器技術大會的一個關門會議上講到了谷歌為什麼要開源Kubernetes，能不能把大致內容跟我們分享一下？

很多谷歌員工在離開了谷歌之後去了其他公司，比如Facebook、Twitter，或者騰訊。他們中的很多人都會遇到一個問題，新的公司為什麼沒有Borg？很多人都問過我：你們的Kubernetes為什麼沒有Borg的這個功能、那個功能？可見他們有多麼喜歡Borg，所以有很多人在不同的公司去重新做Borg。比如Facebook的叢集管理系統，實際是從谷歌開始的，這個系統很像Borg，包括裡面有些內部名詞都是一樣的。

我們在幾年前發表了一篇論文，是關於Omega的。Mesos就是基於這篇論文的一個開源專案，這個專案含有一些類似於叢集管理的東西，但是更多著重在排程上，所以Mesos並不是一個完整的生態系統。Twitter自己的叢集管理實際就是用的Mesos，再加上一些別的東西做成的一個生態管理系統。對於很多其他公司來說，也有類似的情況。

從經驗上看，谷歌過去總體上不怎麼開源，但是卻發表了很多論文，比如說對於業界很重要的MapReduce、BigTable論文。有很多開源的人或者公司覺得論文很有價值，然後就想要重新裝備這些系統。後來谷歌自己也發現了這點，但是我們還發現重新組裝的那些系統雖然很像我們的系統，但是又不像，這些系統其實跟我們的系統並不相容，尤其在API方面。所以作為一家越來越重視雲的公司，谷歌也希望能在雲方面有所作為。

很多開源專案都建立在谷歌的論文上，但是卻又跟我們本身的系統不相容。谷歌覺得這一點很難辦，如果只是發表論文，而不去做一個真實的系統的話，問題是很難解決的。就算我們開源API，但是沒有實現，甚至沒有示例實現，那麼API就是不成立的。綜上所述，我們覺得谷歌應該重新檢視下關於是否開源的決定。並不是說谷歌不願意開源，否則它也不會去發表論文，最重要的問題在於開源需要太多的人力和物力了。

但是反過來說，如果真的要在雲上面做文章，我們是沒有辦法不開源的。容器技術如果不開源的話，我們就應該做到讓使用者完全信任容器技術，能夠不擔心安全問題。如果使用者能夠完全信賴容器技術，我們就不需要提供虛擬機器了，也就是說使用者可以不需要SSH這樣的機器了。但是我們做不到，現在的容器技術做不到。而且就算能做到，我們也沒有辦法去說服使用者，要他們接受純粹的服務而不是一臺機器。使用者會很擔心：程式到底在哪裡執行？他們會不會偷了我的東西？因為容器技術還沒有得到大家的廣泛認可，尤其在安全效能方面。所以我們還是需要賣給使用者虛擬機器，那麼使用者就有可能會SSH到一個機器。如果使用者看到一個隱藏的程式在執行，他會很驚慌，因為他不知道我是不是要偷他的商業機密。

那我們唯一能做的事情是什麼？就是開源。我們大家都相信無論是谷歌的雲還是別人的雲，都需要有一個叢集管理。我們也相信容器既然能讓谷歌受益，也能讓別人受益。

問：Kubernetes跟Borg有很多相同的地方，但是您能說一下它們在設計理念和設計目的上的主要不同嗎？

在我看來最主要不同就是API。我們可以說Borg的高層是描述性的，但是在Borg真正實現的元件之間，實際上是命令性的API。在我們意識到這個問題之後，我們在設計Kubernetes時就堅持用描述性的API。

還有一點不一樣的就是，因為使用了描述性API，所以內部實現不需要有非常複雜的狀態機，我們使用了一個比較簡單的調和控制迴路。所謂描述性就是形容你想要的是什麼狀態，最終要的是什麼結果，然後你的調和控制迴路（也就是控制系統）就知道了這個目標，它會根據現在狀況調整，一直驅動達到理想的狀態。比如你在排程的時候，需要考慮有多少個job在執行，job是在什麼情況下執行，有多少個copy在執行，少了一個copy你就多加一個，多了一個你就殺死一個。這兩點就是主要貫徹在整個設計裡面的原則。

問：Kubernetes開源之後會有什麼變化？它跟Mesos是不是會越來越不一樣？

我們其實不太關心Kubernetes跟Mesos是不是會越來越不一樣。因為Mesos的排程今天已經做得非常成熟和完善了。與此相對的是，Kubernetes從一開始就是以一個生態系統為目的而設計的，它有正常檢查、監控、記錄，它有所有的東西。Mesos是基於Omega那篇論文構建的，而Omega的論文的重點就是排程的演算法。所以Mesos自己不是一個完整的生態系統，也不是一個叢集管理系統。Mesos能把你要做的東西建立在很多要求上，部署到機器上，但是當你要做升級，需要擴大規模或減小規模時，Mesos是做不到的。Mesos需要跟很多別的東西結合，比如現在的Mesos實際上是跟Kubernetes結合的，你可以使用Mesos非常酷炫的排程功能，同時也可以用到Kubernetes自己的叢集管理功能。除此之外，Mesos也跟馬拉松結合。

當然，我們的Kubernetes也會越來越完善，因為演算法我們都知道，我們自己內部的演算法也很複雜。我相信Mesos也會逐漸提升它的東西。我們都是開源的專案，其實是種互補的關係，或者說是一種良性競爭的關係。所以未來會怎麼樣？沒有人知道。

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