Yelp对外开源其内部使用的集群伸缩系统Clusterman，原本该系统仅支持Mesos集群自动伸缩，而现在开始支持Kubernetes集群，通过自定义，以更积极主动的方法，控制集群的伸缩。使用者可以直接从GitHub上下载该项目。
Yelp采用全分布式且以服务为导向的基础设施，系统运行在由Yelp平台即服务的PaaSTA构成的云端之上。在今年二月的时候，Yelp对外公开了内部新的集群管理器Clusterman，Yelp提到，在Yelp有不同的工作负载需要自动伸缩，例如网页服务等长期执行的任务、定期执行的批次任务、单元和整合测试以及机器学习等工作，每一个应用程序都有不同的使用模式以及容错等级，因此他们需要可以分别为这些内容自动伸缩的集群系统。
为此，Yelp打造了他们第三个自动缩放器Clusterman，Clusterman起初仅支持Mesos集群，Apache Mesos是一个集群管理工具，其抽象了集群服务器中的特定属性，让开发人员可以直接将集群视为一台大型的计算机，整合应用运算资源。但现在Yelp为了扩展基础设施，他们认为，最简单地方式就是把工作负载从Mesos搬迁到Kubernetes，因为Kubernetes能够执行在Mesos难以管理的工作负载，例如Flink、Cassandra、Spark和Kafka等。
另外，Yelp也准备将所有现有的微服务和批次处理工作负载搬迁到Kubernetes上，而为了快速且方便地达成这个目标，他们让Clusterman支持Kubernetes，通过PaaSTA的抽象功能，可以无缝地进行工作负载搬迁。
Yelp表示，在Clusterman增加Kubernetes的支持并不是困难的事，因为Clusterman采用模块化设计，Yelp仅多定义了一个连接器类别，让连接器符合自动扩展器的需求。与Clusterman对Mesos的支持运行方法相似，连接器可与Kubernetes API进行通讯，撷取Kubernetes集群扩展的指标和统计数据，这些指标会被当作信号传递给自动扩展引擎，以决定增加或是减少运算资源。
与类似的系统Auto Scaling for Spot Fleet和Kubernetes Cluster Autoscaler相比，Clusterman是唯一一个支持混合云端资源的自动缩放器解决方案，而且Clusterman的可插拔信息基础架构，让使用者可以自己编写任何类型的的缩放信号。
Yelp提到，虽然AWS Spot Fleet Autoscaler或Kubernetes Cluster Autoscaler已可符合大多数的Kubernetes使用案例，但是Clusterman可以让使用者更积极主动地准备运算资源。Yelp举例，他们内部使用了Jolt作为单元和整合测试的工具，Jolt集群每天会执行数百万个测试，具有可预测的工作量，他们在Clusterman编写自定义信息，可以在Pod进入等待状态之前，就对集群进行缩放，大幅降低开发者执行测试的等待时间。
参考：
https://engineeringblog.yelp.com/2019/11/open-source-clusterman.html
https://www.ithome.com.tw/news/134265
https://github.com/Yelp/clusterman
