F5數(shù)字圖書館 | 基礎(chǔ)架構(gòu)復(fù)興（下篇）

編者按語–在數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)轉(zhuǎn)型的過程中，技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者必須構(gòu)建一個(gè)能夠?yàn)閼?yīng)用和數(shù)字服務(wù)提供有力支撐的基礎(chǔ)架構(gòu)，以幫助企業(yè)存活下來，并在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中實(shí)現(xiàn)蓬勃發(fā)展。顯而易見，強(qiáng)勁的市場(chǎng)趨勢(shì)正推動(dòng)新的領(lǐng)先基礎(chǔ)架構(gòu)的出現(xiàn)。這包括將工作負(fù)載從公有云中遷出，將應(yīng)用分發(fā)到邊緣、向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)轉(zhuǎn)變，以及保護(hù)應(yīng)用數(shù)據(jù)和訪問權(quán)限免遭網(wǎng)絡(luò)攻擊者竊取。

焦點(diǎn)變化：密度和經(jīng)濟(jì)

過去的孤島式數(shù)據(jù)中心只支持將有限數(shù)量的應(yīng)用分配給位于固定位置的少數(shù)用戶。這些應(yīng)用主要運(yùn)行在人工維護(hù)的基礎(chǔ)架構(gòu)組件上，這些基礎(chǔ)架構(gòu)的選擇主要是出于對(duì)可靠性的考量，其次才考慮性能。應(yīng)用基礎(chǔ)架構(gòu)或運(yùn)行時(shí)是否高效或緊湊并不重要。這導(dǎo)致當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)中心功耗極高、占用空間特大。因此，公有云的采用不僅被企業(yè)視為一種更快的基礎(chǔ)架構(gòu)實(shí)例化方法，還被視為一種降低功耗和成本的方法。

但現(xiàn)在情況已然不同，這就需要我們重新審視所采用的基礎(chǔ)架構(gòu)，以滿足新技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的需求。從目前來看，未來將存在大量分布式應(yīng)用，面向數(shù)量龐大的高流動(dòng)用戶。那么數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)需要具備哪些特征呢？面對(duì)數(shù)量龐大的分布式實(shí)例和用戶，以及通過采用新標(biāo)準(zhǔn)所獲得的新功能，我們需要重新關(guān)注效率和成本。幸運(yùn)的是，新興基礎(chǔ)架構(gòu)支持我們?cè)诓粻奚阅芑蚩煽啃缘那闆r下，提高效率和降低成本。

ARM競(jìng)賽

您可能會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)，我們提到的行業(yè)應(yīng)對(duì)位置和密度轉(zhuǎn)變的部分方式是基于移動(dòng)計(jì)算做出的，并且（可能）已經(jīng)影響到您個(gè)人。如果您使用iPhone或較新的蘋果電腦，就會(huì)用到ARM處理器。ARM是一種處理器架構(gòu)，對(duì)大多數(shù)CPU和應(yīng)用所使用的主流指令集架構(gòu)（ISA）——英特爾x86構(gòu)成直接競(jìng)爭(zhēng)。ARM處理器應(yīng)用于許多移動(dòng)設(shè)備中，并且正大舉進(jìn)軍與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)（稍后會(huì)詳細(xì)介紹）。

ARM處理器由總部位于英國(guó)的家用計(jì)算機(jī)制造商Acorn計(jì)算機(jī)公司于1985年開發(fā)，使用了一種不太關(guān)注常規(guī)功能，而更關(guān)注執(zhí)行效率的指令集：精簡(jiǎn)指令集計(jì)算機(jī)（RISC）。這最終造就了常被簡(jiǎn)稱為ARM的“Acorn RISC Machine”。1此外，這項(xiàng)處理器設(shè)計(jì)還被用作一種開放式通信標(biāo)準(zhǔn)，相對(duì)來說不受許可限制。ARM許可證比其他架構(gòu)（除RISC-V以外）更便宜，并且可全面授予給廠商，支持他們根據(jù)架構(gòu)自行設(shè)計(jì)芯片。蘋果公司的M系列處理器就是這樣開發(fā)的，還有亞馬遜也是如此。

盡管在過去的幾十年里還出現(xiàn)過其他ISA芯片變體，但大部分最后都銷聲匿跡了。如今，這兩個(gè)架構(gòu)在CPU市場(chǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位。許多公司都已經(jīng)圍繞x86 ISA構(gòu)建了自己的業(yè)務(wù)模型和軟件，而對(duì)ARM關(guān)注寥寥。然而，隨著分布式云和邊緣架構(gòu)的興起，人們又重新對(duì)高效的RISC處理器架構(gòu)產(chǎn)生了興趣。

性能對(duì)ARM成功的重要性

效率并不是人們將目光轉(zhuǎn)向RISC架構(gòu)的唯一原因。得益于大型設(shè)計(jì)合作伙伴（尤其是蘋果公司）對(duì)RISC架構(gòu)的采用，ARM內(nèi)核歷經(jīng)連續(xù)幾代的改進(jìn)，現(xiàn)已彌合了ARM處理器與英特爾x86的傳統(tǒng)性能差距。ARM內(nèi)核頻率同樣達(dá)到了千兆赫，不次于x86芯片。由于臺(tái)積電（TSMC）和三星代工產(chǎn)能的提升，ARM處理器的晶體管密度和每瓦性能都已趕超x86。

ARM處理器內(nèi)核在傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)中的使用也通過垂直整合的超大型公司（包括公有云）發(fā)生了重大變化。其中幾家公司選擇不再付費(fèi)委托芯片廠商生產(chǎn)CPU，而是依照ARM標(biāo)準(zhǔn)自行設(shè)計(jì)設(shè)備。通過自主設(shè)計(jì)芯片，僅委托芯片代工廠進(jìn)行制造，它們現(xiàn)在可以控制支撐其計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)的CPU設(shè)備的設(shè)計(jì)折衷、供應(yīng)鏈以及成本結(jié)構(gòu)。

在過去幾年里，蘋果公司的M1、亞馬遜的Nitro和Graviton以及Nvidia的Grace處理器都見證了從依靠傳統(tǒng)CPU廠商到自主設(shè)計(jì)芯片的轉(zhuǎn)變。我們預(yù)計(jì)這種勢(shì)頭將蔓延至微軟、谷歌、Meta等。

對(duì)市場(chǎng)的影響

這種轉(zhuǎn)變會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成多大的影響？下圖顯示了這些新現(xiàn)實(shí)對(duì)x86和ARM市場(chǎng)份額的預(yù)估影響（由軟銀預(yù)測(cè)）。該圖顯示到2028年云環(huán)境中基于ARM的CPU將增長(zhǎng)20%左右?？紤]到最近ARM采用率的上升，這一增長(zhǎng)速度很可能超過該值。

與Wasm一樣，企業(yè)可利用ARM的新功能獲得所需的靈活性，通過高效利用這種新興平臺(tái)而適應(yīng)不斷變化的需求。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，最好選用能夠在x86和ARM上高效運(yùn)行的開發(fā)進(jìn)程和語言框架。同樣地，以前阻礙ARM采用的軟件生態(tài)系統(tǒng)屏障也在很大程度上消失瓦解了。Linux發(fā)行版現(xiàn)在普遍支持ARM CPU，而且Red Hat（OpenShift）和VMware（ESXi）等平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）廠商也已支持在ARM上運(yùn)行。

數(shù)字化企業(yè)的優(yōu)勢(shì)

下面就讓我們通過Amazon Web Services（AWS）來探討一下ARM的優(yōu)勢(shì)，AWS憑借其Graviton CPU，在公有云ARM采用方面處于領(lǐng)先地位。這個(gè)由亞馬遜設(shè)計(jì)的基于ARM的CPU構(gòu)建的節(jié)點(diǎn)作為可租用的Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）實(shí)例直接提供給客戶，也可通過托管AWS基礎(chǔ)架構(gòu)和服務(wù)間接提供給客戶。

實(shí)際上，這些客戶的需求與您對(duì)數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)的需求相同：更強(qiáng)的適應(yīng)性和創(chuàng)新自由。他們正嘗試通過可配置計(jì)算的密度和更低的運(yùn)營(yíng)成本實(shí)現(xiàn)這兩大目標(biāo)。

這兩大目標(biāo)也是首席信息官和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的共同目標(biāo)，而公有云提供商可幫助降低運(yùn)營(yíng)成本，這一直是企業(yè)采用公有云的一個(gè)重要原因。

面向企業(yè)市場(chǎng)的CPU可通過效率和性能提升改善容量，特別是當(dāng)結(jié)合使用能夠增加可配置計(jì)算密度的虛擬化或容器技術(shù)時(shí)。因此，當(dāng)您對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行現(xiàn)代化改造時(shí)，將作為服務(wù)的工作負(fù)載移動(dòng)到成本較低的ARM節(jié)點(diǎn)上會(huì)帶來明顯的機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)。能夠迅速遷移至成本更低的新型ARM環(huán)境的企業(yè)將迎來蓬勃發(fā)展，而拘泥于x86基礎(chǔ)架構(gòu)上的企業(yè)將舉步維艱。

可能有人認(rèn)為基于ARM的性能和成本服務(wù)工程只能給超大型提供商帶來優(yōu)勢(shì)，但xPU的興起正將這些優(yōu)勢(shì)帶給普通企業(yè)。

功能變化：xPU浪潮

正如我們?cè)诮榻B中提到的，基礎(chǔ)架構(gòu)的傳統(tǒng)構(gòu)件在很大程度上已被商品化或變成了通用計(jì)算相關(guān)的軟件組件。然而，隨著工作負(fù)載日趨復(fù)雜，這種基礎(chǔ)架構(gòu)的效率也在慢慢地下降，而對(duì)性能的期望卻在不斷地提高。

人們?cè)絹碓綋?dān)心，我們正在接近基礎(chǔ)設(shè)施增長(zhǎng)的人為地平線：摩爾定律緩慢而平穩(wěn)地走向終結(jié)。1965年，仙童半導(dǎo)體和英特爾的聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾在不經(jīng)意之間創(chuàng)立了一條技術(shù)定律，即現(xiàn)在我們所熟知的“摩爾定律”。他預(yù)測(cè)集成電路的元件數(shù)量將每年增加一倍，這條定律靈驗(yàn)了近半個(gè)世紀(jì)。摩爾定律認(rèn)為，計(jì)算能力將隨著技術(shù)的進(jìn)步而增長(zhǎng)：新制造方法、新材料或更嚴(yán)格的工藝都幫助延續(xù)了這一定律。

但是有些人認(rèn)為面對(duì)一系列的新問題——人工智能、量子安全密碼學(xué)以及日益嚴(yán)峻的應(yīng)用威脅，我們需要拋棄這種傳統(tǒng)的通用計(jì)算理念，也就是說，摩爾定律不再適用。Dave Vellante和David Floyer觀察到，“根據(jù)摩爾定律，性能每24個(gè)月翻一番，或者說每年增加40%左右。而現(xiàn)在，CPU性能的提升速度已放緩到每年30%左右。”2

技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者通常會(huì)按照精心制定的時(shí)間表，平均每?jī)傻轿迥旮乱淮斡布Y源。對(duì)于打算通過現(xiàn)代化改造基礎(chǔ)架構(gòu)來推進(jìn)數(shù)字化企業(yè)轉(zhuǎn)型的企業(yè)來說，相對(duì)于性能和容量方面日漸甚微的改進(jìn)，這種更新的優(yōu)勢(shì)似乎微不足道。

對(duì)于技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者來說，好消息是我們可以理解為摩爾定律只是在技術(shù)上講死亡了。正如許多行業(yè)觀察人士所指出的，如果將摩爾定律擴(kuò)展到不斷壯大的“專用處理器”產(chǎn)品矩陣，性能將以每年超過100%的速度提高。下面就讓我們先探討下通用和專用計(jì)算之間的區(qū)別，要想通過現(xiàn)代化改造基礎(chǔ)架構(gòu)來滿足全數(shù)字化企業(yè)的需求，就必須了解兩者的區(qū)別。

計(jì)算樣式

我們長(zhǎng)期以來所使用的傳統(tǒng)復(fù)雜指令集計(jì)算機(jī)（CISC）處理器主要是解決廣泛的常見計(jì)算問題。隨著時(shí)間的推移，x86等CISC處理器添加了諸多新功能，例如浮點(diǎn)數(shù)學(xué)、分支預(yù)測(cè)等。借助這些新功能，處理器能夠在應(yīng)用于大型應(yīng)用任務(wù)時(shí)取得平衡的結(jié)果。但是實(shí)現(xiàn)該平衡的代價(jià)是：

·更高的復(fù)雜性，因?yàn)樾枰砑舆壿媮頇z測(cè)和應(yīng)用優(yōu)化。

·降低某一處理器特性的性能，以維持另一特性的性能。

·最終，超高的處理器耗電量。

總的來說，通用計(jì)算解決方案沒錯(cuò)，但可能采用了迂回路徑。為了解決這些性能和功耗成本問題，兩種不同的專用計(jì)算模式應(yīng)運(yùn)而生：特定域計(jì)算和透明輔助計(jì)算處理器。

特定域計(jì)算

“特定域計(jì)算”是一種根據(jù)可用的計(jì)算能力來特別定制要解決的問題，從而提升性能和效率的硬件處理類型。這種計(jì)算廣泛應(yīng)用于AI領(lǐng)域，在AI領(lǐng)域常常使用圖形處理單元（GPU）來執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)推斷，以完成一些必須執(zhí)行的分析。有人發(fā)現(xiàn)，善于使用大量并行數(shù)學(xué)內(nèi)核（算術(shù)邏輯單元或ALU）來計(jì)算向量的GPU特別擅長(zhǎng)將這些內(nèi)核用于除圖形顯示以外的其他用途。人們只需按照GPU的計(jì)算能力對(duì)問題集進(jìn)行恰當(dāng)?shù)牟鸱旨纯伞?/p>

透明輔助計(jì)算

另一種專用計(jì)算模式是“透明輔助計(jì)算”。透明輔助計(jì)算常見于計(jì)算主機(jī)所使用的通信技術(shù)，例如網(wǎng)卡（NIC）。由于對(duì)消息進(jìn)行格式化以通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)牟僮魃婕岸鄠€(gè)重復(fù)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算周期，計(jì)算廠商開始為網(wǎng)卡添加輔助邏輯，以加速某些需要主機(jī)的通用處理器執(zhí)行多個(gè)計(jì)算周期的元件。

這種類型的處理卸載已擴(kuò)大到包括數(shù)據(jù)傳輸、安全性和網(wǎng)絡(luò)功能，這些功能都不需要修改軟件?，F(xiàn)在將這些特性豐富的網(wǎng)卡稱作“智能網(wǎng)卡”，以將其與簡(jiǎn)單的普通網(wǎng)卡區(qū)分開來。所有智能網(wǎng)卡特性的一個(gè)共同之處是都卸載了為應(yīng)用所需要但在應(yīng)用本身業(yè)務(wù)邏輯之外的的非核心功能。

異構(gòu)綜合體：xPU

基于特定域計(jì)算和透明輔助計(jì)算，一種新型基礎(chǔ)架構(gòu)“xPU”應(yīng)運(yùn)而生，給數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)帶來了巨大的希望。不同于傳統(tǒng)處理器命名使用狹義的執(zhí)行領(lǐng)域來代指特定類型的處理器，xPU是“一款涵蓋所有主要芯片類型的完整跨架構(gòu)計(jì)算解決方案，將所有芯片都綁定到單個(gè)應(yīng)用編程接口中，并將每項(xiàng)任務(wù)分配給最合適的處理芯片?！?

數(shù)據(jù)處理單元（DPU）是xPU的首批具體實(shí)例之一。DPU將若干處理器類型整合到單個(gè)單元中，旨在快速遷移數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，DPU沒有作有限的純卸載智能網(wǎng)卡，也拒絕成為主機(jī)服務(wù)器的一個(gè)從屬組件。相反，它追求成為自成一格的服務(wù)器類系統(tǒng)，能夠托管全面的重量級(jí)軟件組件。

典型DPU是單個(gè)獨(dú)立的可啟動(dòng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，附加在另一個(gè)計(jì)算主機(jī)內(nèi)。該計(jì)算節(jié)點(diǎn)支持沿著通信信道運(yùn)行完全獨(dú)立的服務(wù)，如下圖中所示。DPU具備上一節(jié)中所提到的云提供商的服務(wù)拆分基礎(chǔ)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，而無需企業(yè)專為此目的創(chuàng)建和維護(hù)自定義計(jì)算。它只是在每個(gè)主機(jī)上提供了一個(gè)可配置的位置，在這里可以輕松執(zhí)行應(yīng)用交付和安全性工作。

OOBM表示“帶外管理”；BMC表示“基板管理控制器”

DPU別具顛覆性，因?yàn)樗鼮椴迦朐S多應(yīng)用交付、安全和網(wǎng)絡(luò)功能新建了一個(gè)功能強(qiáng)大的位置。

它顯然不同于過去的物理設(shè)備插入點(diǎn)、單獨(dú)COTS節(jié)點(diǎn)或同節(jié)點(diǎn)sidecar。相反，此硬件允許將應(yīng)用服務(wù)部署在主機(jī)服務(wù)器（方框）中，但實(shí)際上并不在主機(jī)CPU上運(yùn)行，可確保性能不受應(yīng)用計(jì)算的影響。它無需獨(dú)立的機(jī)架空間，不需要額外的COTS節(jié)點(diǎn)，也不會(huì)消耗主機(jī)節(jié)點(diǎn)資源（內(nèi)核、內(nèi)存、存儲(chǔ)）。

而且，按預(yù)測(cè)的市場(chǎng)價(jià)格，每節(jié)點(diǎn)的成本可能顯著低于傳統(tǒng)替代方案，支持在整個(gè)計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)中進(jìn)行廣泛部署，如同AWS的Graviton2處理器。

幾年之內(nèi)，這項(xiàng)技術(shù)將變得無處不在，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)（在采用適當(dāng)軟件堆棧的前提下）亞馬遜通過采用ARM來支持基礎(chǔ)架構(gòu)所獲得的成本和性能優(yōu)勢(shì)。

或許僅這些成本效益不足以使企業(yè)完全退出公有云。但如果結(jié)合采用更高效的運(yùn)營(yíng)模式（例如SRE方法），所帶來的優(yōu)勢(shì)將不容小覷。當(dāng)將服務(wù)和遙測(cè)數(shù)據(jù)收集內(nèi)置到應(yīng)用之前的彈性層中時(shí)，SRE運(yùn)維任務(wù)將變得更加可靠，并且不會(huì)與服務(wù)應(yīng)用的計(jì)算相沖突。第7章更全面地探討了SRE方法和適應(yīng)性之間的關(guān)系。

在這里值得一提的是，在采用SRE運(yùn)維和退出公有云之間存在顯著的相關(guān)性。依賴SRE運(yùn)維的企業(yè)退出公有云的可能性高出近十倍。4如果考慮到企業(yè)從遷移到ARM和DPU硬件中所獲得的經(jīng)濟(jì)利益，遷移優(yōu)勢(shì)將變得不容忽視，正如Sarah和和Martin Casado在“云成本，一個(gè)萬億美元的悖論”中所證實(shí)的。

結(jié)語

沒有人預(yù)料到，只是一臺(tái)將墨水涂抹到紙上的簡(jiǎn)單機(jī)器的發(fā)明會(huì)引發(fā)全球有史以來最大規(guī)模的變革浪潮。文藝復(fù)興是一個(gè)急劇動(dòng)蕩的時(shí)期，彼時(shí)，廣為接受的觀點(diǎn)受到挑戰(zhàn)，是一個(gè)令人難以置信的不確定性時(shí)期。但也是一個(gè)創(chuàng)新速度往往超越人們理解的時(shí)代。

參考：

1.有些人將“ARM”稱作“高級(jí)RISC機(jī)器”，但這些人可能更關(guān)心商標(biāo)而非真實(shí)歷史。

2.Dave Vellante和David Floyer，“創(chuàng)新的新時(shí)代：摩爾定律還沒死，人工智能即將爆發(fā)”，SiliconANGLE，2021年4月10日，https://oreil.ly/KYZQp。

3.Francoise von Trapp，“xPU是什么以及可從何處獲?。俊?，3D InCites，2021年4月15日，https://oreil.ly/LdbbM。

4.F5，“2022年應(yīng)用策略現(xiàn)狀”。