我总是喜欢一些比喻，这样可以让我们更加形象地认识事物。

Erda 是一个 PaaS 平台，底层用到的技术曾经从 marathon + mesos 切换到现在的 K8s，它们一般被认为是“容器层”。Erda 在“容器层”之上又堆叠了 CI/CD Pipeline、集群和部署管理、应用监控、自动化测试等等能力，这样分层的体现非常像网络的分层，每一层各司其职，不过我更喜欢将其比喻为「编程语言」。

一门高阶编程语言拥有更符合人类理解的语法，其通过编译成汇编或者机器码来实现运行，或者是编译成低阶语言再进行二次编译。

与此类似，Erda 通过对“容器层”的封装，对我们的用户呈现了具有“Erda 理念”的功能设计和使用体验。而所谓封装最重要的就是减少人为的“失误”，就好像高阶语言通过受限和优雅的语法、智能的编译提示以及丰富的类库，大大减少开发者的心智负担，可以轻松地写出健壮的代码。而在其之上的程序设计方法、最佳实践，为高速交付实现提供理论支撑。

Erda 的身骨是以「应用」为中心打造的，假设 Erda 只能剩下一个功能的话，那就是应用的“交付”。

交付可以非常简单，我称之为“两步走”：

1. 将代码编译成应用安装包

2. 在客户要求的环境中安装应用

1. 制品是对 docker 镜像的进一步抽象，类似 docker-compose.yml，涵盖了多个镜像（服务）的总体描述，以及互相之间的依赖关系
2. 制品是对应用交付环境的声明（结构化、可被系统识别的软件安装部署说明书），不仅声明每个镜像服务的资源限制，也能够声明所需要的中间件（比如 mysql）

Erda 的项目制品通过分组包含了多个应用制品（erda、erda-ui 等）

制品的 Addons 详情，其中 rds 和 MySQL 可以互为替换

应用如果有多服务
每个服务都有 docker image

version: "2.0"

envs:
  ETCDCTL_API: "3"

services:
  cluster-agent:
    cmd: /app/cluster-agent
    deployments:
      replicas: 1
    envs:
      DEBUG: "false"
    resources:
      cpu: ${request_cpu:1}
      max_cpu: 1
      max_mem: 1024
      mem: ${request_mem:1024}

addons:
  mysql:
    plan: mysql:basic

1. 镜像列表（docker images）
2. dice.yml 声明了各个服务（镜像列表所对应的）部署所需的资源，以及需要的中间件