Kubernetes統治雲原生市場,看華為雲如何加速行業落地

2018-11-20 13:56:13    來源:中國網科創    

“從來沒有一次,雲技術像CloudNative(雲原生)這樣,可以在各個廠家之間的標準化上取得這麼好的一致性。”這是2018年11月15日,華為雲BU PaaS産品部總經理廖振欽在上海KubeCon + CloudNativeCon 2018(以下簡稱KubeCon)大會上,發表《進入垂直行業,Kubernetes幫助各産業加速向雲原生遷移》主題演講時,表達的感嘆。

KubeCon 2018是CNCF(雲原生計算基金會)首次在中國舉辦大型的Kubernetes技術大會。根據CNCF于2018年8月發佈全球市場半年度調查(北美40%、歐洲36%、亞洲16%):截止2018年7月,在生産環境中使用容器的受訪者達到了73%;在POC、測試和開發環境中使用容器的分別達到了89%、85%和86%;而採用Kubernetes作為容器管理平臺的達到了83%,遠超過第二位的Amazon ECS(24%)以及第三位Docker Swarm(21%)。

毋庸置疑,Kubernetes已經取得了雲原生市場PaaS容器管理平臺的壟斷性地位。廖振欽表示,華為在2015年12月參加CNCF初創工作時,當時在中國還只有華為一家成員,經過了三年的發展,現在已經達到了全球325家成員,其中有超過10%在中國。在KubeCon 2018上,華為雲宣佈開源基因容器框架KubeGene和智慧邊緣框架KubeEdge,對業界顯示了華為雲不斷降低雲原生技術使用門檻、用雲原生技術推進各行業數字化轉型的努力。

不斷降低Kubernetes門檻

(華為雲BU PaaS産品部總經理廖振欽)

在CNCF的最新半年調查中,58%的受訪者在生産環境中使用Kubernetes;此外,40%擁有超過5000個機器(含虛機和裸伺服器)以上的企業在生産環境中使用Kubernetes。然而,Kubernetes雲原生技術雖然極受市場的歡迎,其複雜性卻是一個突出的問題。CNCF調查顯示,採用雲原生技術前三大挑戰分別為:開發文化轉型(41%)、複雜性(40%)以及缺乏相關技術培訓(40%)。

廖振欽強調,Kubernetes和雲原生技術的最大困難就是技術複雜性導致的高門檻。華為雲在過去幾年接觸過很多中國企業,其中可以投入十個人左右團隊研究Kubernetes的企業,都覺得非常吃力,更不用説很多企業其實也很難投入這麼多的人力。“所以,華為雲的觀點是要把 Kubernetes技術做成雲服務,按照雲服務的方式讓大家使用起來更方便。”

2016年,華為在國內首發基於Kubernetes的容器服務CCE;2017年第一批成為全球Kubernetes認證的服務提供商,並且CCE也首批通過了Kubernetes的一致性認證。“我們在2016年推出了基於Kubernetes容器的服務CCE,但是大家還是覺得有門檻,因為要關注底下計算、網路、存儲以Kubernetes集群的管理,所以我們今年推出了CCI服務。”CCI是華為雲在2018年10月的華為全聯接大會上推出的Serverless Kubernetes無伺服器技術,用戶只需要管理運作在Kubernetes上的容器化業務,其餘的底層計算資源管理全部交給華為雲自動化管理,進一步降低了Kubernetes的使用門檻。

本次KubeCon 2018上,華為雲宣佈開源智慧邊緣框架KubeEdge。眾所週知,邊緣計算是繼雲計算之後興起的計算形態,是對雲計算的“最後一公里”的補充。邊緣計算主要指在靠近數據和物理實體附近的就近計算,以滿足實時業務、應用智慧、安全和隱私等方面的要求。早前在2018年華為全聯接大會上,華為雲智慧邊緣平臺(Intelligent EdgeFabric,IEF)正式發佈,把華為雲延伸到邊緣側,讓用戶無縫地使用華為雲服務,而KubeEdge就是對華為雲Kubernetes服務在邊緣側的擴展。

之所以選擇開源KubeEdge,廖振欽強調AI是一個很有前景的領域,而AI更廣闊的應用在邊緣側,包括攝像頭、智慧汽車、工業設備、各種終端等,Kubernetes可以很好的把公有雲上的AI能力推送到邊緣側。因為,華為雲希望通過開源KubeEdge技術,把智慧計算更快、更廣地推送到平安城市、工業網際網路、車聯網等邊緣側場景。

總結而言,華為雲在Kubernetes方面的服務包括:圍繞Kubernetes的核心功能提供雲容器引擎CCE和雲容器實例CCI等;圍繞著Kubernetes標準化介面以及雲上應用全生命週期管理,提供包括應用運維管理AOM、應用編排服務AOS、容器鏡像服務SWR、Istio網格服務等;在Kubernetes之上構建典型計算場景的服務化應用,包括智慧邊緣框架IEF、雲化中間件、函數計算或無伺服器技術、區塊鏈等。

使能Kubernetes行業落地應用

(圖靈生物CTO王超)

在行業數字化轉型過程中,Kubernetes+Docker雲原生技術是一個主流選擇,越來越多的大型企業選擇這條技術路線。CNCF在2018年3月一份關於中國市場的調研報告中提及:中國移動就在用容器取代VM虛機來以輕量化方式運作各種程式,並用Kubernetes管理和提升計算資源的使用率;國家電網也在使用容器和Kubernetes提供Failure Resilience和快速恢復能力;京東正在從OpenStack向Kubernetes遷移,等等。

對於傳統企業來説,Kubernetes雲原生容器技術可以帶來極大的收益。廖振欽以基因行業為例,通過項目發現Kubernetes可以使整個基因測序計算的時間,由原來的20多個小時降低到現在的6個小時!實際上,一個人的全基因組大概有30億對、涉及數據近150G/人,通過容器化編排計算和分佈式合成比對,可以極大節約計算的時間。但哪怕對於基因這樣的高科技行業,也缺乏Kubernetes的技術人才,因此華為雲積極推進Kubernetes的行業化落地,讓更多行業能夠儘早地用上Kubernetes技術。

那麼,華為雲是如何推進Kubernetes的行業化落地呢?與華為雲合作的陜西圖靈生物科技有限公司(以下簡稱:圖靈生物)CTO王超在KubeCon 2018上介紹,除了大數據量外,基因生物産業的工具非常碎片化,5000多個工具既有開源也有閉源軟體、開發語言既涉及R語言也有偏底層的C++,這些工具在日常維護中面臨很大的挑戰,包括安裝部署、串聯使用、打補丁等。自從了解到Kubernetes技術後,圖靈生物就積極在大數據平臺佈局,並把生物學的流水線從HPC遷移到了Kubernetes。

圖靈生物是一家2016年進入消費級基因檢測市場的公司,具有全套基因檢測産品研發體系,實現了唾液樣本的全年齡段採集覆蓋。與其他消費級基因檢測公司不同,圖靈生物的主要産品是GenoStack生信雲平臺——圖靈生物與華為雲聯合開發的生信數據分析處理平臺,是基於華為雲容器服務構建生信數據分析處理流水線。GenoStack生信雲平臺使單條基因測序結果的處理速度提升了30%以上,同時實現了數據分析的全自動化處理,而行業內首創的雲端數據處理突破了同時解析數據的數量限制,實現了資源利用效率最大化。相對於HPC來説,王超認為用容器化方式打包、管理和升級都非常方便,用 Kubernetes進行資源的管理、調度和維護都非常簡單,也有利於計算環境的擴容。

為了幫助基因行業的從業者補全在Kubernetes等雲原生技術上的短板,華為雲還專門招聘了基因學博士,與客戶一起開發 Kubernetes基因行業解決方案。KubeCon 2018上,華為雲也開源了基因容器框架KubeGene。KubeGene主要包含針對基因測序的流程描述語法、接近SGE網格計算體驗的命令行工具、根據基因流程定制的工作流引擎和基因測序的最佳實踐流程,讓基因組測序變得更省錢、更省時、更省力,加速基因企業雲端創新。

而華為雲選擇開源KubeGene,一方面是該項目仍需要完善,還需要更多來自生物和基因專家的需求和應用場景的輸入,另一方面KubeGene也可以降低基因行業使用雲原生和容器技術的門檻,讓行業專家更聚焦在生物和基因行業創新與應用。

華為自己也是Kubernetes的深度用戶。在2015年加入CNCF的時候,作為全球最大的電信設備製造商之一,華為內部IT運維著遍佈全球的八個數據中心,在100K + VM中運作800多個應用程式,使用虛擬機封裝應用程式,但每次啟動虛擬機都花費了大量的時間,這給管理及部署基於虛機應用程式的高成本和低效率帶來了挑戰。因此華為決定利用Kubernetes技術對自身IT系統進行容器化改造。而華為在通過自身的容器化改造實踐受益的同時,又將自身遇到的實際問題不斷的貢獻給社區,與社區成員一同推動Kubernetes的發展。

2017年,華為雲獲得了Kubernetes社區指導委員會席位(全球共13席,中國僅華為入選);在2018年4月,華為雲又獲得了CNCF基金會的頂級席位——CNCF技術監督委員會席位,全球共9席,華為是亞洲首家進入者。至此,華為雲開始參與雲原生領域的最高技術決策。

近期,調查公司IDC發佈了2019年全球IT市場的十大預測,其中一個預測為數字化創新將大爆發:從2018-2023年,借助新工具/平臺、更多開發者、靈活的方法和大量代碼重用,新開發的應用數量將達到5億款,相當於過去40年的總和;而到2023年,超過90%的企業將建立“數字化原生”IT環境,在數字經濟中快速增長。而像華為雲這樣進入CNCF雲原生基金會頂級決策層的中國雲廠商,將能夠幫助中國各行業快速進入數字化原生時代,更簡單、更高效地獲取數字經濟紅利。

[責任編輯:張蓉萍]
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