試想下你在手機上安裝一個應(yīng)用的過程：下載一個軟件包、安裝、打開軟件。那么你再試想下Google旗下的大型應(yīng)用，比如Gmail和Google Search，這兩個應(yīng)用需要運轉(zhuǎn)在Google全世界范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)不在單一的機器中運行，而是通過數(shù)臺計算機節(jié)點間傳輸數(shù)據(jù)。Google需要確保應(yīng)用的每一項功能，保持獨立且穩(wěn)定的服務(wù)。而背后的應(yīng)用功能的部署，則需要很大的工作量。

現(xiàn)在，Google能做到把應(yīng)用的部署控制，變得像安裝一個應(yīng)用那么簡單，甚至能快速將一個密碼，分配到數(shù)萬臺機器中。但問題時，不是所有的公司，都具備Google一樣的實力。Google的基礎(chǔ)設(shè)施非常昂貴，且擁有非常特定的需求。它們數(shù)據(jù)的連接擴展非常復雜艱難，對于其他公司而言，沒必要再把這一過程走一遍。Flynn的創(chuàng)始人Daniel Siders 認為，這樣的技術(shù)應(yīng)該與其他創(chuàng)業(yè)公司共享，于是他啟動了Flynn項目。

據(jù)Wired的報道，F(xiàn)lynn是一項開源的模塊化PaaS系統(tǒng)，它能幫助開發(fā)者在多臺服務(wù)器建立和部署應(yīng)用——無論這些服務(wù)器是亞馬遜的AWS，還是自家的物理數(shù)據(jù)中心。

就像許多開源項目一樣，F(xiàn)lynn最開始源于開發(fā)者自身的一個需求。那段時間，Sider還是在Cupcake的一個開發(fā)者，該公司提供的計算基礎(chǔ)設(shè)施以及通信工具Tent.io。其中，設(shè)置服務(wù)器工作比他想得要更費力。Spiders甚至抱怨道，“大量的時間花在服務(wù)器部署上，甚至比寫應(yīng)用程序更費時間 ”。于是，他提出這個需求，包括CenturyLink、Nebula、 Shopify 在內(nèi)的科技公司都資助了他們。

Flynn的設(shè)計主要基于兩款工具。第一個是Google的Omega。這個系統(tǒng)讓Google的開發(fā)者處理數(shù)千臺服務(wù)器時，就像在單臺服務(wù)器上的操作一樣簡單。更特別的是，這些應(yīng)用服務(wù)會被細分成更小的碎片，在不同的機器間執(zhí)行，從而保證資源沒有被浪費。Google的Omega系統(tǒng)不是開源的，但Google在一篇論文闡釋了系統(tǒng)的工作原理，這給Flynn的設(shè)計帶來了參考。

另一個工具是開源的Docker。Docker能把那些應(yīng)用打包成獨立的單位，成為“containers”(容器)。這就能讓數(shù)據(jù)很方便地在服務(wù)器之間流動，而每個單位擁有應(yīng)用運行所具備的全部必要的元素。它不像其他的虛擬機，需要重建整個操作系統(tǒng)，Docker containers能直接利用主機服務(wù)的操作系統(tǒng)與其他軟件，甚至能使每個Container都區(qū)隔開來運行。

不過，開源的Flynn還面臨來自其他類似工具的競爭。比如 Pivotal公司的Cloud Foundry 、Red Hat公司的OpenShift。相比于這個領(lǐng)域的老玩家，F(xiàn)lynn是一個更輕量級對手，開源也被更多開放者認為是未來。

Flynn的預覽版很快就要發(fā)布，感興趣的讀者可以在Github上的Flynn專區(qū)查看項目進度。