EC2 用户现在能够自动化部署 Apache Mesos 了，后者是一个能够在多个数据处理框架之间共享集群资源的开源工具，可以通过大数据创业公司 Mesosphere 所提供的一个称为 Elastic Mesos 的新 Web 服务实现规模化。
该服务在本质上类似于 Amazon 的 Elastic MapReduce ，因为它会在 Amazon EC2 实例上安装 Mesos 依赖的所有内容，包括 Zookeeper 和 HDFS，同时会交付一个准备就绪的集群。最重要的是，没有任何与 Elastic Mesos 相关的费用，所以你只需要为自己使用的 EC2 付费。Elastic Mesos 现在建议的集群大小限制为 6 个或者 us-east-1 区域中的 18 个 m1.large 实例，这受制于按需实例的价格。
你能够通过 Elastic Mesos 用户界面中所提供的三步操作完成一个 Mesos 集群的部署，在此过程中你只需要指定想要的集群大小、EC2 证书和一个接收通知的 email 地址即可。完成时间很大程度上取决于 EC2 实例的配置时间，不同的人可能不一样，Mesosphere 估计集群准备好之前大约需要 20 分钟的时间。
Mesos 最初是由 UC Berkeley作为一个研究项目开发的，之后Twitter 迅速将它变成了一个功能完整的平台以便于处理自己爆发式的增长。随着Twitter 的高级副总裁Christopher Fry 将Mesos 看作是“自己版本的弹性计算”，现在它已经是 Apache 的一个顶级项目了。围绕着 Mesos 开发一款产品对于 Mesosphere 而言非常有意义，它的创建者 Flo Leibert 和 Tobi Knaup 之前在 Twitter 和 Airbnb 工作，这两家公司是 Mesos 的两个最大采用者。 Mesos 的支持者每个月都在增长，现在你能够在 Mesos 的技术支持名单中找到像 Vimeo、OpenTable 或者 UC Berkeley 这样的大牌。
Elastic Mesos 类似于 Apache Whirr ，后者是一个能够运行并管理云端服务的开源类库，但是 Whirr 并不支持 Mesos 。即使是这样，Elastic Mesos 提供了一个自包含的服务，而 Whirr 则更多的是面向对集群的整个生命周期有更多控制权的系统管理员。
这是 Mesos 向主流采用迈出的第一大步，人们经常搞混的一个项目是 Hadoop YARN 。这两个项目确实都有同样的目标，也就是实现无缝地、有效地共享集群，但是到目前为止 YARN 的采用率更高，因为它是 Hadoop 2 事实上的调度器。
虽然这样做对它的采用会有多大的推动作用尚不能知晓，但是 Twitter 上的社区响应大部分都是正面的。在 2013 年 12 月份的 Spark Summit 上也已经有了一个教程，该教程详细描述了如何在 Elastic Mesos 上运行 Spark，该教程在 Spark 社区中引起了非常好的反响。
查看英文原文： Elastic Mesos service automates Mesos cluster deployment in EC2
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