Allin云時代 云原生如何影響企業IT化進程？

　　隨著云計算時代的到來，“云原生”作為云計算時代的新興技術理念，以平滑遷移、快速開發以及穩定運維等技術優勢，成為企業“上云”重要工具，也成為云計算廠商搶灘市場的籌碼。

　　廣義的云原生是全面使用云服務構建的簡稱。狹義來講，云原生包含以容器、服務網格、微服務、Serverless為代表的云原生技術。前不久，IBM斥資340億美元收購紅帽，正是看中紅帽在云服務構建領域的技術優勢。其用于構建和管理Kubernetes(k8s)容器的軟件套件Openshift，也成為IBM彎道超車的重中之重。

　　Gartner報告指出，到2022年有75%的全球化企業將在生產中使用云原生的容器化應用。目前云原生技術在中國發展到了什么階段？被稱作“云時代Linux”的Kubernetes又是如何影響企業的IT化進程？7月17日，阿里云、新浪微博、西門子等企業的相關從業人員，接受了包括時代財經在內媒體的采訪，試圖給上述問題一個階段性答案。

　　阿里云智能容器平臺丁宇：這是all in 云的時代

　　阿里云是中國最大的云計算企業，同時作為云原生技術與應用的領先者，在云計算高速發展的浪潮下，阿里云容器服務ACK連續3年增速超400%。

　　阿里巴巴在Kubernetes規模與性能上已經取得較大進展：將存儲object的數量提升25倍，支持的節點數從5000提升到上萬，在端到端調度延遲從5s變為100ms等等。

　　目前，阿里云原生產品家族的應用范圍包括底層基礎設施、數據智能、分布式應用等。具體而言，可應用于基因數據處理、視頻直播互動場景、智慧樓宇項目解決方案、電商大促等。

　　丁宇是阿里云智能容器平臺負責人，也是阿里巴巴雙11的“大隊長”，曾9次參與雙11，推動了雙11體系技術架構的演進和升級。他對媒體表示，過去需要半年時間去準備雙11，但現在不到兩個月就可以準備好，對于互聯網大流量的峰值有很多配套和體系化的應對方法。

　　“云計算的困難在于專業性高、學習成本大，而云原生技術正是為了解決上述問題。云原生技術將成為云計算時代新的技術標準。”

　　通過盡早對容器化進行部署，阿里巴巴大大縮減了企業的運維成本。據悉，阿里巴巴從2011年開始全面地進行容器化，實現了100%的容器化，并基于容器化進行統一調度、混合部署，實現了異地多活、云上可擴展的彈性。在雙11期間，節省了75%的成本，同時也節省了日常IT 30%的成本。

　　對于為什么是容器成為云原生技術的基石，阿里云容器服務研發總監易力補充道：“第一是敏捷，容器能夠幫助軟件開發交付效率提升10倍，幫助企業在經中贏得先機；第二是彈性，由于容器具有高密度部署的特性，加上彈性能力，通常來講可以幫助客戶節省50%的計算成本；第三是可移植，可以提供開放、標準化可移植的環境，在不同云環境之間遷移實現無邊界的計算。”

　　目前整個阿里有70%的業務位于公共云上。丁宇透露，未來兩年內，阿里巴巴集團的業務能夠100%以云原生的方式跑在公共云上，“我們認為這是all in 云的時代。”

　　新浪微博機器學習研發架構師：如何拯救明星效應下的微博掛機？

　　與“雙十一”類似，新浪微博的明星出軌、結婚等新聞，給企業IP系統帶來大的流量挑戰，“微博癱瘓”作為明星新聞的代名詞，已成為網友調侃的對象。

　　據新浪微博機器學習研發架構師于翔介紹，日活用戶超過2億的微博，已借助云原生搭建起高效穩定的機器學習平臺、分鐘級創建上百節點的GPU計算集群，以及秒級啟動的大規模分布式AI訓練任務。

　　以深度學習為例，其在訓練過程中會遇到很多問題。從業務角度看，不同模式下框架不盡相同；從平臺角度看，一個具體場景下，一個集群管理、維護成本非常高，部署復雜度呈指數性上升。而模型訓練場景之后，又需要部署線上推薦系統，每個業務場景服務的時候也存在差異，包括多媒體分析、自然語言分析，以及推薦系統的排序模型服務等。

　　在集群調度方面，微博也已有十年歷史，機器從老到新，都對統一的線上服務有很大的壓力，業務對于算法、機器的要求也不一樣。如果將服務業務進行歸類，一類對CPU敏感，一類對GPU敏感，一類對網絡帶寬敏感，三類業務如何進行混合部署也是需要解決的問題。

　　“這些事情都可以交給K8S做，幫你調度協調選擇更合適的資源節點去部署。”于翔表示。

　　對于如何平衡微博擴容與成本的問題，于翔表示，“雖然大家都是看到微博掛了，但有時候是關注流刷不出來，有時候是熱搜，其實每次掛了的點，之后都不會掛了。另外，通過跟阿里云合作，我們做了很多方案以及上云彈性的改造。總體而言，還是彈性問題。以前半個小時才能彈出幾百臺(云服務器資源)，現在3分鐘就可以彈出1000臺。”

　　西門子工業互聯網平臺中國首席架構師：云原生落地工業互聯網

　　作為工業領域的百年老店，西門子已經通過云原生滿足了上線周期、擴容、運維等方面的要求。西門子工業互聯網首席架構師楊曉亮表示，西門子僅用數月時間，就完成了工業互聯網平臺MindSphere基于阿里云平臺的開發、部署。

　　MindSphere是西門子推出的基于云的開放式物聯網操作系統，向下提供數據采集API，支持西門子和第三方設備的數據連接；向上提供開發API，方便合作伙伴和用戶開發應用程序。MindSphere生態系統中包括數據采集開發者、系統集成商、應用開發者、渠道合作伙伴、設備制造商和最終客戶。

　　楊曉亮表示，從頭搭建一個工業物聯網平臺，西門子遇到了很多問題。首先是復雜的業務邏輯，如何將其快速部署、上線；此外，工業物聯網應用的擴容也是很大的問題，平臺永遠不知道明天的客戶數、互動連接數；而運維、云資源管理等都面臨很大的挑戰。

　　“通過云原生技術，這些問題似乎都不是問題了。”他指出，“首先有成熟的CICD工具能夠解決上線部署問題。此外，阿里云還提供了多種緯度擴展，以及多緯度的擴容工具。”

　　通過將微服務部署于阿里云的容器服務，西門子工業互聯網平臺可以快速實現微服務，最終實現產品的快速開發與迭代。“我們的基礎設施即代碼，通過腳本就能夠配置我們的基礎設施，配置我們基礎設施的參數，這一點也是我們能夠快速上線的保證。”

　　“機器對我們很好，但是機器也對我們要求更高。”楊曉亮用詼諧的方式表達了西門子在這一領域可能面臨的挑戰。與微博不同，物聯網平臺的機器不會“分手”，也不會“結婚”，但西門子的MindSphere面臨著擴容的問題。

　　楊曉亮表示，數據來自機器，也來自使用者。很多客戶會有突發情況。“客戶從終端訪問我們的平臺，通過他們的軟件流量落到我們的平臺上，就會產生擴容的問題。”而日常的流量穩定，使西門子MindSphere對系統穩定性要求更高，需要謹防雪崩效應的發生。“工業領域的要求就是不能掉數據，所以我們會做一些冗余設計。”

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