小编： 随着云计算时代的到来，“云原生”作为云计算时代的新兴技术理念，以平滑迁移、快速开发以及稳定运维等技术优势，成为 广义的云原生是全面使用云服务构建的简称
随着云计算时代的到来，“云原生”作为云计算时代的新兴技术理念，以平滑迁移、快速开发以及稳定运维等技术优势，成为
广义的云原生是全面使用云服务构建的简称。狭义来讲，云原生包含以容器、服务网格、微服务、Serverless为代表的云原生技术。前不久，IBM斥资340亿美元收购红帽，正是看中在云服务构建领域的技术优势。其用于构建和管理Kubernetes(k8s)容器的软件套件Openshift，也成为IBM弯道超车的重中之重。
Gartner报告指出，到2022年有75%的全球化企业将在生产中使用云原生的容器化应用。目前云原生技术在中国发展到了什么阶段？被称作“云时代Linux”的Kubernetes又是如何影响企业的IT化进程？7月17日，阿里云、新浪微博、西门子等企业的相关从业人员，接受了包括时代财经在内媒体的采访，试图给上述问题一个阶段性答案。
阿里云是中国最大的云计算企业，同时作为云原生技术与应用的领先者，在云计算高速发展的浪潮下，阿里云容器服务ACK连续3年增速超400%。
阿里巴巴在Kubernetes规模与性能上已经取得较大进展：将存储object的数量提升25倍，支持的节点数从5000提升到上万，在端到端调度延迟从5s变为100ms等等。
目前，阿里云原生产品家族的应用范围包括底层基础设施、数据智能、分布式应用等。具体而言，可应用于基因数据处理、视频直播互动场景、智慧楼宇项目解决方案、电商大促等。
丁宇是阿里云智能容器平台负责人，也是双11的“大队长”，曾9次参与双11，推动了双11体系技术架构的演进和升级。他对媒体表示，过去需要半年时间去准备双11，但现在不到两个月就可以准备好，对于互联网大流量的峰值有很多配套和体系化的应对方法。
“云计算的困难在于专业性高、学习成本大，而云原生技术正是为了解决上述问题。云原生技术将成为云计算时代新的技术标准。”
通过尽早对容器化进行部署，大大缩减了企业的运维成本。据悉，阿里巴巴从2011年开始全面地进行容器化，实现了100%的容器化，并基于容器化进行统一调度、混合部署，实现了异地多活、云上可扩展的弹性。在双11期间，节省了75%的成本，同时也节省了日常IT 30%的成本。
对于为什么是容器成为云原生技术的基石，阿里云容器服务研发总监易力补充道：“第一是敏捷，容器能够帮助软件开发交付效率提升10倍，帮助企业在经中赢得先机；第二是弹性，由于容器具有高密度部署的特性，加上弹性能力，通常来讲可以帮助客户节省50%的计算成本；第三是可移植，可以提供开放、标准化可移植的环境，在不同云环境之间迁移实现无边界的计算。”
目前整个阿里有70%的业务位于公共云上。丁宇透露，未来两年内，阿里巴巴集团的业务能够100%以云原生的方式跑在公共云上，“我们认为这是all in 云的时代。”
与“双十一”类似，微博的明星出轨、结婚等新闻，给企业IP系统带来大的流量挑战，“微博瘫痪”作为明星新闻的代名词，已成为网友调侃的对象。
据新浪微博机器学习研发架构师于翔介绍，日活用户超过2亿的微博，已借助云原生搭建起高效稳定的机器学习平台、分钟级创建上百节点的GPU计算集群，以及秒级启动的大规模分布式AI训练任务。
以深度学习为例，其在训练过程中会遇到很多问题。从业务角度看，不同模式下框架不尽相同；从平台角度看，一个具体场景下，一个集群管理、维护成本非常高，部署复杂度呈指数性上升。而模型训练场景之后，又需要部署线上推荐系统，每个业务场景服务的时候也存在差异，包括多媒体分析、自然语言分析，以及推荐系统的排序模型服务等。
在集群调度方面，微博也已有十年历史，机器从老到新，都对统一的线上服务有很大的压力，业务对于算法、机器的要求也不一样。如果将服务业务进行归类，一类对CPU敏感，一类对GPU敏感，一类对网络带宽敏感，三类业务如何进行混合部署也是需要解决的问题。
“这些事情都可以交给K8S做，帮你调度协调选择更合适的资源节点去部署。”于翔表示。
对于如何平衡微博扩容与成本的问题，于翔表示，“虽然大家都是看到微博挂了，但有时候是关注流刷不出来，有时候是热搜，其实每次挂了的点，之后都不会挂了。另外，通过跟阿里云合作，我们做了很多方案以及上云弹性的改造。总体而言，还是弹性问题。以前半个小时才能弹出几百台(云服务器资源)，现在3分钟就可以弹出1000台。”
作为工业领域的百年老店，西门子已经通过云原生满足了上线周期、扩容、运维等方面的要求。西门子工业互联网首席架构师杨晓亮表示，西门子仅用数月时间，就完成了工业互联网平台MindSphere基于阿里云平台的开发、部署。
MindSphere是西门子推出的基于云的开放式物联网操作系统，向下提供数据采集API，支持西门子和第三方设备的数据连接；向上提供开发API，方便合作伙伴和用户开发应用程序。MindSphere生态系统中包括数据采集开发者、系统集成商、应用开发者、渠道合作伙伴、设备制造商和最终客户。
杨晓亮表示，从头搭建一个工业物联网平台，西门子遇到了很多问题。首先是复杂的业务逻辑，如何将其快速部署、上线；此外，工业物联网应用的扩容也是很大的问题，平台永远不知道明天的客户数、互动连接数；而运维、云资源管理等都面临很大的挑战。
“通过云原生技术，这些问题似乎都不是问题了。”他指出，“首先有成熟的CICD工具能够解决上线部署问题。此外，阿里云还提供了多种纬度扩展，以及多纬度的扩容工具。”
通过将微服务部署于阿里云的容器服务，西门子工业互联网平台可以快速实现微服务，最终实现产品的快速开发与迭代。“我们的基础设施即代码，通过脚本就能够配置我们的基础设施，配置我们基础设施的参数，这一点也是我们能够快速上线的保证。”
“机器对我们很好，但是机器也对我们要求更高。”杨晓亮用诙谐的方式表达了西门子在这一领域可能面临的挑战。与微博不同，物联网平台的机器不会“分手”，也不会“结婚”，但西门子的MindSphere面临着扩容的问题。
杨晓亮表示，数据来自机器，也来自使用者。很多客户会有突发情况。“客户从终端访问我们的平台，通过他们的软件流量落到我们的平台上，就会产生扩容的问题。”而日常的流量稳定，使西门子MindSphere对系统稳定性要求更高，需要谨防雪崩效应的发生。“工业领域的要求就是不能掉数据，所以我们会做一些冗余设计。”
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