作者：京东零售 叶萌
现代软件开发一般会凭借 CI/CD 来提高代码质量、加速发版速度、自动化重复的工作，iOS App 只能在 mac 机器上编译，CI/CD 东西因而需求有一个 macOS 云服务器集群来履行 iOS App 的编译。
今天就来谈谈怎么建造 macOS 云服务器集群
购买 mac mini / Mac Studio 机器
最简单的方法便是购买一批 mac 机器，买它个 1000 台，买回来后放入机房，把其中一台机器作为办理机，请求办公网拜访这台机器的网络权限，每非必须保护这批机器里的软件时，先从办公网进入办理机，然后从办理机在远程连接到其他机器。
虚拟化 macOS 集群
凭借 macOS 官方的Virtualization.Framework，能够分钟级创建 macOS 虚拟机，这种方法创建的虚拟机功能、稳定性、安全性都很高，能够继续选用更新、更快、更高级的 mac 硬件，最终完成更快的 App 编译速度。
在企业内部请求 macOS 机器，需求阅历请求预算、领导批阅、收购、运输、布置至机房等繁琐步骤，现在可经过购买高配置的 mac 机器，然后再将其按需配置成多台虚拟机，减少了硬件保护本钱，提高了扩容效率。这方面代表性产品有
- github.com/cirruslabs/…
- www.macstadium.com/anka
移动端 CI/CD 渠道 bitrise 选用的是这种方法，只不过他们做了许多自研工作，打造了Gen2编译基础设施，声称能让客户更快、更频频的发布 App
云端办理 macOS 服务器
自行购买并保护 mac 机器仍是不太便利，本钱很高，假如能云端办理、按需付费就更好了。亚马逊的 AWS 处理了这个问题，他家的Amazon EC2 Mac Instances能让咱们按需请求 macOS 服务器，假如能承受云端服务的话，其实这种方法最省事。与这种服务类似的产品有
- flow.swiss/mac-bare-me…
- www.scaleway.com/en/hello-m1…
在 linux 里运转 macOS 虚拟机
sickcodes/Docker-OSX是最近盛行的一个项目。
- 凭借 KVM 技能，完成了在 linux 里运转 macOS 虚拟机
- 凭借 docker，简化了 macOS 虚拟机的布置
这个项目具有许多优势，例如
- 不依赖专门的 Apple 硬件，能够运转 KVM 的 x86_64 机器就行
- 能够经过 docker 容器来布置 macOS 虚拟机。未来凭借 k8s，能够完成大规划 macOS 服务器的办理，容易完成扩缩容
也有危险
- 不太合规，macOS 正常只能在 Apple 硬件上运转
- 在 KVM 里运转 macOS，兼容性、功能、稳定性需求评价。假如出现问题需求付费找项目保护者处理
我在裸金属上利用 Docker-OSX 项目确实跑起来了 macOS 虚拟机。运转该项目有以下几点要注意
- linux 宿主机需求支撑嵌套虚拟化（Nested Hardware Virtualization）。开启硬件虚拟化后才能装置 kvm。裸金属和物理机正常都支撑
- 对 Linux 内核有要求，操作系统最好比较新，CentOS 8 能够，CentOS 7 不可
在 Apple 硬件上用 k8s 来调度 macOS
有没有可能在私有云里完成 aws 这种 mac 办理体验呢？MacStadium家的 Orka 渠道做到了。Orka 有以下好处
1 – 降低了 mac 集群的办理本钱
花时间更少，例如办理服务器、在服务器上装置软件
利用 Kubernetes 调度 mac 服务器，这与 Linux 服务器的办理保持一致，便利融入公司已有技能栈
2 – 在真正的 Apple 硬件上运转 mac 虚拟机
不用担心兼容性、稳定性、功能问题
3 – 用心为开发者规划
提供多种操作方法（命令行、REST API）来办理 mac 虚拟机
对于企业来说，能够考虑购买 Orka 渠道，在私有云里面建立 macOS 云服务器集群。GitLab SaaS 版也是使用这种方法来提供托管的 macOS Runner 的
总结
我讲了建造 macOS 云服务器集群的 5 种方法，这些方法各有利弊，总的来说：
- 假如能承受使用云服务器，主张直接购买 AWS 的 Amazon EC2 Mac Instances，便利、本钱低
- 自建机房，假如方案建造的 macOS 集群规划很大，主张购买 MacStadium 的 Orka 渠道来建造，专业服务，防止踩坑，省时省力
- 自建机房，假如 macOS 集群规划比较小，对自动化要求不高，主张购买高配的 apple 硬件，然后经过
Virtualization.Framework虚拟化出多台 macOS 机器，整体架构比较简单，也能处理问题
