數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的變革之下,我們迎來云原生時(shí)代。如今,Kubernetes(k8s)已成為云原生的標(biāo)配,其對(duì)下封裝基礎(chǔ)設(shè)施的差異,對(duì)上支持各種應(yīng)用的運(yùn)維部署,如無狀態(tài)應(yīng)用、微服務(wù),再如有狀態(tài)、批處理、大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的應(yīng)用,在k8s上面都有辦法部署。但是,k8s和云基礎(chǔ)設(shè)施過于復(fù)雜的特性要求用戶學(xué)習(xí)很多底層細(xì)節(jié),由此帶來了應(yīng)用管理的上手成本高、容易出錯(cuò)、故障頻頻等一系列問題。那么,如何將k8s等先進(jìn)技術(shù)、 DevOps 等先進(jìn)的開發(fā)管理模型快捷高效的帶入千行百業(yè)的同時(shí),又能高效解決這一系列問題,就成為了先行者們紛紛開始思考的問題。
近日,華為云正式提出了包含“泛在、計(jì)算、調(diào)度、網(wǎng)絡(luò)、萬物互聯(lián)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)、智能、安全、行業(yè)使能”十大方面的“云原生 2.0” 新范式,全方位總結(jié)了云原生技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地過程中的最佳實(shí)踐路徑。
事實(shí)上,華為云早在今年 4 月發(fā)布的《云原生 2.0 白皮書》 中就提出了以應(yīng)用為中心,建立安全與運(yùn)營兩大體系,從敏捷基礎(chǔ)設(shè)施、微服務(wù)、Devops 、數(shù)據(jù)、智能、安全六大方面著手,賦能企業(yè)的運(yùn)維、安全、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心四大核心部門數(shù)據(jù)和平臺(tái)的融合,為應(yīng)用提供敏捷、智能、安全的底層數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)架構(gòu)的綜合能力支持。
而十大新范式,則是對(duì)云原生 2.0 技術(shù)生態(tài)體系理論的進(jìn)一步解讀。與之前的體系相比,在新范式中,以開源軟件為主的云原生基礎(chǔ)設(shè)施扮演著重要的角色。一方面,通過泛在、計(jì)算、調(diào)度、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)等新范式重構(gòu)云的基礎(chǔ)服務(wù)能力;另一方面,通過智能新范式、萬物互聯(lián)新范式等聚焦AI、IoT 等前沿科技的應(yīng)用,為技術(shù)應(yīng)用的行業(yè)痛點(diǎn),提供行之有效的解決方案。
重構(gòu)云的基礎(chǔ)服務(wù)能力
十大新范式中,數(shù)據(jù)新范式、泛在新范式、計(jì)算新范式、調(diào)度新范式、網(wǎng)絡(luò)新范式等維度,更多是關(guān)注在云原生背景下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求之前,如何重構(gòu)云的基礎(chǔ)服務(wù)能力。
從數(shù)據(jù)維度看,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,數(shù)據(jù)是企業(yè)業(yè)務(wù)演進(jìn)、價(jià)值挖掘的基石。但是傳統(tǒng)煙囪式的本地化封閉獨(dú)立部署方式無法充分發(fā)揮出數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)新范式的提出即通過兼容多模引擎、存算分離架構(gòu)、多元算力、海量擴(kuò)展存儲(chǔ)、Region 級(jí)高可用、新型商業(yè)模式、開放互通生態(tài)七大特征,幫助企業(yè)安全防護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn),并更高效的發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。
有多核高性能、全鏈路安全性、智能運(yùn)維等企業(yè)級(jí)特性的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) openGauss是華為云深耕數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的優(yōu)秀成果。經(jīng)過多年的打磨,openGauss 已經(jīng)具備數(shù)據(jù)新范式提出的云原生數(shù)據(jù)庫能力標(biāo)準(zhǔn),如今已向市場(chǎng)全面開源。
計(jì)算新范式提出通過聚焦業(yè)務(wù)邏輯、資源無感知、按需供給、按量計(jì)費(fèi)、以及無需關(guān)注區(qū)域的 Regionless 來提供計(jì)算服務(wù);如此一來,企業(yè)將無需再面對(duì)繁重的資源管理難題,而是將應(yīng)用在云上所依賴的所有云服務(wù),以可調(diào)用的“接口”方式提供,實(shí)現(xiàn)把計(jì)算的中心真正從資源轉(zhuǎn)向應(yīng)用。
以近兩年最為熱門的邊緣計(jì)算為例。未來,將有越來越多的公司使用邊緣計(jì)算,K8s 容器技術(shù)會(huì)統(tǒng)一納管云邊緣設(shè)備,從而實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一計(jì)算調(diào)度。但是,由于邊緣計(jì)算覆蓋范圍廣、帶寬成本高、受環(huán)境影響大等部署特點(diǎn),邊緣要求斷網(wǎng)狀態(tài)或者弱網(wǎng)狀態(tài)下邊緣業(yè)務(wù)仍可以持續(xù)運(yùn)行,這就對(duì)K8s 系統(tǒng)的可用性提出了更高的要求。在這方面,華為云開源的KubeEdge 項(xiàng)目就是把 K8s 應(yīng)用到邊緣計(jì)算的經(jīng)典案例。
首先,KubeEdge 對(duì) K8s 模塊化解耦、精簡,使 KubeEdge 最低運(yùn)行內(nèi)存僅需 70M,并且實(shí)現(xiàn)了云邊協(xié)同通信、邊緣離線自治等功能,可將本機(jī)容器化應(yīng)用編排和管理擴(kuò)展到邊緣端設(shè)備。它構(gòu)建在 K8s 之上,為網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用程序提供核心基礎(chǔ)架構(gòu)支持,并在云端和邊緣端部署應(yīng)用,同步元數(shù)據(jù)。其次,KubeEdge 能夠 100% 兼容K8s 原生 API,可以使用原生 K8s API 管理邊緣節(jié)點(diǎn)和設(shè)備。此外,KubeEdge 支持 MQTT 協(xié)議,允許開發(fā)人員編寫客戶邏輯,并在邊緣端啟用設(shè)備通信的資源約束。
K8s容器技術(shù)的到來,給邊緣計(jì)算提供了先進(jìn)的運(yùn)維思路。但單純的原生 K8s 并不能滿足邊緣側(cè)業(yè)務(wù)的所有需求。華為云將KubeEdge集成了K8s 云原生管理能力,同時(shí)對(duì)邊緣業(yè)務(wù)部署和管理提供全方位支持,因此被引入到平臺(tái)中來進(jìn)行邊緣節(jié)點(diǎn)管理和應(yīng)用程序部署,實(shí)現(xiàn)無需關(guān)注區(qū)域的 Regionless 計(jì)算服務(wù)。
從調(diào)度新范式維度上來看,華為云提出了“應(yīng)用+資源”融合調(diào)度,以實(shí)現(xiàn)最佳算力匹配與最優(yōu)資源利用。所謂“應(yīng)用+資源”融合調(diào)度,即基于統(tǒng)一技術(shù)棧、跨集群共享、多元算力共池、多云/跨域調(diào)度等方向融合調(diào)度,智能化地為云原生業(yè)務(wù)提供最佳 SLA 匹配算力,保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定性,同時(shí)提供最優(yōu)能效。
在早期的云原生1.0 系統(tǒng)中,通常采用以資源為中心的調(diào)度,由于多技術(shù)棧、割裂資源池、單 DC 架構(gòu)等因素限制,資源利用率不到 20%。
為解決這一痛點(diǎn),在此領(lǐng)域,華為云于 2019 年就開源了業(yè)界首個(gè)云原生容器批量計(jì)算項(xiàng)目Volcano。Volcano源自華為在AI、大數(shù)據(jù)、HPC等高性能計(jì)算場(chǎng)景下多年技術(shù)積累,可以提供了高性能作業(yè)調(diào)度引擎、廣泛的異構(gòu)設(shè)備管理、完整的作業(yè)生命周期管理等通用計(jì)算能力,通過無縫對(duì)接AI、大數(shù)據(jù)、基因、渲染等諸多行業(yè)計(jì)算框架服務(wù)終端用戶。目前,在支撐華為云一站式 AI 開發(fā)平臺(tái) ModelArts、Servless容器服務(wù)CCI等穩(wěn)定運(yùn)行中,Volcano都發(fā)揮重要作用。
華為云在今年4月宣布開源多云容器編排項(xiàng)目Karmada。Karmada(Kubernetes Armada)是一個(gè) Kubernetes 管理系統(tǒng),旨在為多云和混合云場(chǎng)景下的多集群應(yīng)用程序管理提供 turnkey 自動(dòng)化,其關(guān)鍵功能包括集中式多云管理、高可用性、故障恢復(fù)和流量調(diào)度。Karmada可跨多個(gè) Kubernetes 集群和云運(yùn)行云原生應(yīng)用程序,而無需對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行更改。通過直接使用 Kubernetes 原生 API 并提供高級(jí)調(diào)度功能,Karmada 可以實(shí)現(xiàn)真正的開放式多云 Kubernetes。
在數(shù)據(jù)、計(jì)算、調(diào)度等新范式的標(biāo)準(zhǔn)下,重構(gòu)的云原生 2.0 基礎(chǔ)服務(wù)能力將讓云無處不在,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
聚焦前沿技術(shù)落地
數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革已經(jīng)進(jìn)入白熱化階段,未來,先行者們將聚焦于日趨成熟的 AI、IoT 等前沿科技領(lǐng)域,真正將這些技術(shù)應(yīng)用到千行百業(yè)的場(chǎng)景中,賦能企業(yè)云上生長。但這個(gè)過程也面臨著諸多挑戰(zhàn)?!霸圃?2.0”十大新范式針對(duì)這些領(lǐng)域發(fā)展的痛點(diǎn)提出了可行的解決方案。
在 AI 領(lǐng)域,智能新范式提出數(shù)據(jù)模型+機(jī)理模型高效智能化模式,通過預(yù)訓(xùn)練大模型+AutoML實(shí)現(xiàn) AI 工業(yè)化生產(chǎn);通過 MLOps/DataOps/DevOps 協(xié)同迭代,實(shí)現(xiàn) AI 高效建模;通過知識(shí)計(jì)算等推動(dòng) AI 在行業(yè)的廣泛落地。這就解決了傳統(tǒng)手工作坊式 AI 生產(chǎn)方式采用分段開發(fā),數(shù)據(jù)模型無法滿足快速增長的 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的痛點(diǎn)。
相對(duì)應(yīng)的,2020 年 3 月,華為正式開源全場(chǎng)景 AI 計(jì)算框架 MindSpore。MindSpore 原生適應(yīng)云邊端多場(chǎng)景,并能夠在按需協(xié)同的基礎(chǔ)上,通過實(shí)現(xiàn) AI 算法即代碼,使開發(fā)態(tài)變得更加友好,顯著減少模型開發(fā)時(shí)間,降低模型開發(fā)門檻。
除外,物聯(lián)網(wǎng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的另一關(guān)鍵領(lǐng)域。萬物互聯(lián)新范式提出了降低成本、提高覆蓋率、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的三大行業(yè)目標(biāo)。其做法是通過提供廣泛協(xié)議、萬物抽象建模、溝通協(xié)作的平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)支撐,將萬物接入,數(shù)字孿生,智能協(xié)作等能力,整合成端到端、開箱即用的行業(yè)解決方案。從而解決了目前的物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景多局限于單一設(shè)備監(jiān)控,設(shè)備、數(shù)據(jù)、應(yīng)用強(qiáng)耦合,功能和應(yīng)用更新迭代慢,批量復(fù)制困難,且數(shù)據(jù)不全,難加以利用的問題。
華為云已開源的物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)內(nèi)核 LiteOS是這一領(lǐng)域的重要代表 ,該系統(tǒng)內(nèi)核提供端云協(xié)同能力,集成了 LwM2M、CoAP、mbedtls、LwIP 全套 IoT 互聯(lián)協(xié)議棧,且在 LwM2M 的基礎(chǔ)上,提供了 AgentTiny 模塊,用戶只需直接使用AgentTiny 封裝的接口即可簡單快速實(shí)現(xiàn)與云平臺(tái)的高效連接。
產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型下,越來越多的技術(shù)架構(gòu)向著云原生演進(jìn)。隨著軟件復(fù)雜性、成本和風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步上升,我們到了需要社會(huì)化的分工協(xié)作才能完成的時(shí)代,積極擁抱開源才是技術(shù)發(fā)展的最佳途徑。華為云作為國際領(lǐng)先的云服務(wù)廠商,一直以來也致力于為云原生開源社區(qū)貢獻(xiàn)項(xiàng)目與代碼,為國內(nèi)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建開源、開放的協(xié)作平臺(tái)。據(jù) OSCI 統(tǒng)計(jì)的企業(yè)開源貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)顯示,華為云成為首個(gè)進(jìn)入全球開源貢獻(xiàn)排行榜前十的中國企業(yè)。
未來,會(huì)有越來越多的中國企業(yè)以開放合作的形式加入“云原生 2.0”的生態(tài)建設(shè)中,華為云也將助力千行百業(yè)的實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。