數據來源CNCF官網
2020:云原生加速混合云、AI、邊緣落地
以Kubernetes 和ServiceMesh為核心的云原生技術,提高了業(yè)務的靈活性和可維護性,也提升了業(yè)務的性能和可靠性, 王澤鋒表示:“2020年,云原生將在多云混合云、人工智能和邊緣計算場景全面應用,華為云容器服務也將圍繞這些場景,持續(xù)提供高質量的解決方案和服務,加速企業(yè)落地云原生戰(zhàn)略”。
一站式標準化管理,降低企業(yè)構建混合云門檻
Kubernetes統(tǒng)一的架構、標準化的接口、成熟的集群聯(lián)邦管理和認證機制,極大的簡化了構建混合云平臺的門檻,解決了混合云場景下集群和應用的部署、管理和監(jiān)控的難題。ServiceMesh技術的成熟,為混合云業(yè)務提供更精細化的流量策略,實現了業(yè)務流量的智能治理。同時,社區(qū)已經開始探索通過標準化存儲快照、遷移等方式,實現跨云的數據同步、容災。
華為云早在2019年3月就發(fā)布了全球首個容器多云混合云解決方案,提供豐富的集群、應用的跨云能力:
多云多活應用、秒級流量接管:云單點宕機故障發(fā)生時,應用實例和流量可以秒級完成遷移
自定義流量策略實現自動跨云彈性:用戶通過在跨云部署應用時提前定義流量策略,可應對未知流量高峰。
地域親和性策略優(yōu)化客戶訪問體驗:基于流量親和性策略,能更合理的根據地域對流量進行分配。降低業(yè)務訪問時延,提升業(yè)務響應速度。
軟硬全棧優(yōu)化,提升AI和大數據平臺效率30%
AI 和大數據 to Cloud Native已成為趨勢,使用容器作為AI&大數據的計算底座,可以提升業(yè)務的自動化程度、更好的支持了異構硬件、簡化集成的復雜度、提升了計算資源的利用率,優(yōu)勢十分明顯。
但是Kubernetes只解決了計算框架容器化的問題,針對AI和大數據平臺自身的業(yè)務處理,仍存在一些短板,如:資源分配的孤立性容易出現作業(yè)死鎖、缺少作業(yè)任務間的依賴關系支持、基于拓撲的任務調度等。為此華為云開源了云原生批量計算項目Volcano,針對AI、大數據場景,提升復雜作業(yè)管理和高級調度能力,目前Volcano已經與MPI/Horovod, Kubeflow, Spark, PaddlePaddle, Cromewell等社區(qū)進行了廣泛的合作與集成,并應用于機器學習、深度學習,分布式計算大數據分析等場景。
華為云已基于Volcano打造了高性能容器批量計算解決方案,借助自身硬件優(yōu)勢,華為云采用硬件感知的NUMA裸金屬架構,IB高速網絡進行深度的軟硬件全棧優(yōu)化,在資源池組網上保證100Gb大帶寬,滿足分布式訓練的海量參數同步要求;結合Volcano的智能調度能力,可以將AI訓練和大數據分析效率提升30%。
云原生加持,構建極致輕量的云邊協(xié)同平臺
王澤鋒認為,云原生的開放、標準、易集成等特點,有助于構建更開放、更通用的云邊協(xié)同平臺。然而,Kubernetes直接應用于邊緣計算平臺仍存在資源受限、網絡波動、異構設備管理等問題急需解決。
針對這些問題,華為云開源了KubeEdge項目,對Kubernetes模塊化解耦、精簡,使KubeEdge最低運行內存僅需70M,并且實現了云邊協(xié)同通信、邊緣離線自治等功能。2019年3月該項目正式被云原生基金會接納,成為CNCF首個云原生智能邊緣項目。
華為云智能邊緣平臺IEF是首個基于KubeEdge的商業(yè)化智能邊緣服務,除了具備KubeEdge的極致輕量、云邊協(xié)同、離線自治等能力外,依托華為云的軟硬件支持,IEF可支持10W邊緣節(jié)點、百萬邊緣應用的大規(guī)模業(yè)務場景,并與華為云10+云服務聯(lián)動極大的豐富了云協(xié)同的能力。
云原生作為新一代技術方向的代表,所有企業(yè)和個人都在密切關注云原生的技術發(fā)展,將以其獨特的價值幫助企業(yè)構建更高效的計算與業(yè)務平臺,加速企業(yè)新一輪的數字化轉型。
