近日，在2019華為全球分析師大會期間，華為雲PaaS首席科學家熊英博士在+智能，見未來(華為雲&大數據)的分論壇上，從雲計算行業發展談起，深入雲原生發展趨勢，對華為雲智能應用平台做了深度解讀。
在分論壇上，熊英博士分享了雲原生技術和平台發展的新趨勢，重點介紹了華為雲智能應用平台。熊英博士 提出雲原生技術使能企業數字化轉型的三個關鍵點：多雲解決方案、泛在的容器和智能邊緣。
雲原生技術成雲時代數字化轉型核心驅動力
根據市場調查和預測，企業近些年來在傳統應用程序方面的投資正在下降，取而代之的是對雲原生應用的投資。現階段大部分企業已經開始新一輪的數字化轉型，即由傳統IT應用時代進入雲原生應用時代。
從雲原生計算基金會(Cloud Native Computing Foudation，CNCF)開源組織數據中可以觀察到：雲原生技術惠及企業數字化轉型，開源社區關注度驟升。2018CNCF年報數據顯示：2018年，雲原生技術在生産中的使用翻了一番;正評估及準備使用雲原生的企業用戶增長了3倍以上。
從2016年到2018年，CNCF主辦的雲原生技術大會KubeCon + CloudNativeCon的出席人數，增長了近3倍。熊英博士表示：在他20餘年的IT從業經驗中，以上這種增長無疑是少見的，由此可見雲原生技術受企業的歡迎程度。
另一份來自CNCF的調查數據表明，企業得益于雲原生技術帶來的TOP3紅利包括：更快的部署;更高的可擴展性;更好的可移植性。這與華為從客戶側獲取的反饋高度一緻。
熊英博士表示：雲原生是需要深耕的技術。華為雲在2015年就将其列入戰略技術投資範圍，如今在這方面已經取得了大量成果，成為了雲原生技術的。
如今，雲原生技術雖然已經在多個行業和領域規模商用，并充分發揮其架構優勢。但面向應用更高性能，更可靠的訴求，雲原生技術仍需要不斷發展并擴展其架構。
華為雲通過持續參與到技術社區、深入到商業客戶群，并與生态夥伴在雲原生領域進行合作與探讨，提出雲原生技術與商業結合的三大發展趨勢：
1)多雲和混合雲正成為企業的常态，雲原生技術将加速該進程。據中國信通院的混合雲市場調研，半數以上的企業正在積極投入混合雲的建設。雲原生的可移植性從根本上解決了多雲混合雲實施的技術難題，有效加速企業多雲混合雲戰略的落地進程。
2)計算能力應“推”至邊緣。下一代雲計算的形态并不會是集中式的超算中心，而是由成千上萬個邊緣節點連成的泛在式、分布式的邊緣網絡，形成泛在的雲。而雲原生技術将成為該模式中不可或缺的技術支撐。
3)雲原生技術必須支持異構計算。随着AI/和機器學習的規模使用，雲原生技術必須支持以GPU，FPGA和ARM為代表的異構計算，為雲上和邊緣提供更高性能的計算資源，使能雲原生應用更高效運行。
在某種程度上，華為正在引領雲原生技術的趨勢：這不僅是因為華為在雲原生技術的投資比中國甚至是部分國外企業都要早，還因為在這個領域繼續的創新，不斷推出貼近客戶需求的、于其它企業的産品。
華為雲智能應用平台站在雲原生肩膀上，緻力于讓數字化轉型更智能
上面提到的三點，華為雲已在新推出了智能應用平台3.0中盡數包含。面向未來企業更多智能應用的場景和更高的數字化轉型要求，華為雲站在雲原生的肩膀上，在更專注于智能應用的同時，為數字化轉型提供可集成傳統應用的ROMA平台以及區塊鍊解決方案，更契合現今的IT發展階段。
在AI計算領域，AI容器通過軟硬全棧優化，為規模AI訓練提供雲計算基礎。AI領域目前對算力的需求越來越高，開源組織OpenAI提出：AI領域對GPU的使用已經從單機多卡、多機多卡演進到AI專用芯片。雲計算領域對FPGA和異構計算的支持在下一階段顯得尤為重要。預測采用128 GPU并行計算将會是機器學習的常态，跨集群的GPU調度能力将顯著地影響計算的整體效率。
華為雲容器服務面向上述場景做深度優化：更早的以容器的方式支持GPU以及專用AI芯片，讓GPU和Ascend芯片的異構算力服務于大規模AI訓練成為可能;借助自身硬件優勢，華為雲采用硬件感知的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;在K8S調度上，針對AI場景進行深度優化，利用排隊、親和性、Gang Scheduling，對接AI分布式訓練框架，使能高效的AI分布式訓練，大幅度提升了計算效率。
基于以上優化，華為雲在Stanford DAWN測試中，表現遙遙，并深度學習訓練對比傳統GPU加速方式能夠提升3-5倍，使在128塊GPU時線性加速比高達0.8，超出行業水平50%以上。
在邊緣計算領域，KubeEdge将AI延伸到邊緣，形成泛在智能邊緣網絡。據IDC研究顯示，到2020年将産生500億的終端與設備聯網，其中50%的數據将會在網絡邊緣側分析處理，其中90%的需求來源于AI計算。常見的邊緣計算方案，沒有更多考慮對智能應用的支持。邊緣計算應當聚焦于支持智能應用，并增強對智能芯片兼容性。面向在邊緣進行的AI推理，邊緣側資源、監控、調度的複雜性将随規模的擴大成倍增長，直接影響整體計算效率，因此提升邊緣的管理能力迫在眉睫。
華為雲貢獻給CNCF的開源項目KubeEdge，是完全基于雲原生技術的：KubeEdge首先解決了智能應用的移植性問題，為構造泛在的智能邊緣網絡提供可能性;KubeEdge還是CNCF社區接納的邊緣計算項目，并已成為智能邊緣計算領域的架構标準。
使用多雲&混合雲已經成為企業上雲的共識，快速實現雲原生應用跨雲管理、部署、運營也是企業上雲的關鍵訴求。華為雲作為全行業容器多雲混合雲管理平台的雲服務提供商，在今年3月已實現：
1)多雲多活應用、秒級流量接管：
雲單點宕機故障發生時，應用實例和流量可以秒級完成遷移;
2)自定義流量策略實現自動跨雲彈性：
用戶通過在跨雲部署應用時提前定義流量策略，可應對未知流量高峰。私有雲或某個公有雲上的服務無法負擔時，可以根據流量策略，将服務彈性擴容到其它雲集群上，分擔流量負載，避免因流量沖擊而造成系統癱瘓;
3)地域親和性策略優化客戶訪問體驗：
應用跨區域部署時，使用自定義的流量管理親和性策略，能更合理的根據地域對流量進行分配。降低業務訪問時延，提升業務響應速度。
華為雲多雲混合雲容器解決方案實施雲原生技術領域商用的多雲&混合雲的管理平台，比上周Google剛剛發布的Anthos早了近一個月。
數字化轉型進程已經開始, 選擇Cloud Native BEST的技術策略，将驅動全行業數字化轉型。
華為雲智能應用平台用戶遍布互聯網、教育、金融、生物醫藥等行業，在已經到來的雲原生時代，全面使能各行業的數字化轉型。
最後，熊英博士提出Cloud Native BEST：我們正處在IT轉型期，人工智能和雲原生技術是推動企業數字化轉型的搭檔， 華為很早就看到了這一趨勢，并構建了智能應用平台，提供Between Clouds, Edge Intelligence, Strongest Container and enable Transformation，旨在幫助更多的企業實現雲原生和數字化轉型。
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