雲邊端芯協同，華為雲的雲原生觀

　　文/郭濤

　　2018年雲原生計算基金會(Cloud Native Computing Foudation，CNCF)的年報數據顯示：2018年，雲原生技術在生産系統中的應用數量翻了一番，正評估和準備使用雲原生技術的企業用戶數量增長了3倍以上。今天，人們對雲原生技術的追逐和渴望對比OpenStack有過之而無不及。

　　在企業數字化轉型的大潮中，雲原生技術俨然已成為取代傳統應用的重要技術驅動力。

　　空談誤國，代碼興邦

　　從4年前CNCF成立之日起，雲原生的星星之火就開始迅速蔓延，容器、微服務、DevOps在很多行業的頭部客戶中已是家常便飯。

　　借KubeCon2019中國站在上海舉行這一契機，我們希望更多的行業用戶能夠認真地審視、理解并應用雲原生技術，順利實現企業雲化。在開源界有這樣一句名言：“Talk is cheap. Show me the code.”華為雲PaaS産品部總經理廖振欽将這句話演繹為“空談誤國，代碼興邦”，也是希望整個産業界，包括廠商和行業用戶都能抓住數字化轉型的有利時機，推動雲原生的廣泛應用，并積極向CNCF社區做貢獻。

　　華為是與雲原生一起成長的。2015年6月CNCF剛成立，華為就是第一批初創會員，而且也是鉑金會員，也就是從那時起，華為就将雲原生列入了戰略技術投資範圍。2018年，華為在推動雲原生的發展和應用方面做了大量富有成效的工作，截止目前已有7000多人參加了華為舉辦的雲原生線下活動。另外，華為還出版了4本介紹雲原生的書籍，據出版商的反饋，這幾本書十分暢銷。

　　2017年，華為雲将ServiceStage平台上的微服務沉澱的代碼開源并捐贈給了Apache軟件基金會，成為ServiceComb項目。ServiceComb開源不到一年，就迅速在Apache軟件基金會畢業，成為業界Apache微服務項目。6月24日，華為雲在KubeCon & CloudNative Con OSS上主辦了微服務同址活動Apache ServiceComb Meetup。會上，華為雲的多位技術專家聯合Apache Committer和夥伴、用戶等分享了微服務相關技術、開源開發經驗和微服務業務實戰經驗。

　　三年前，廖振欽經常苦口婆心地和用戶解釋，為什麼Kubernetes比Docker swarm好用，為什麼Kubernetes是未來的趨勢。今天，沒有人再質疑Kubernetes的主流地位，所有話題都聚焦在如何更好地使用Kubernetes，将Kubernetes從雲推至邊緣，深入應用的各個領域甚至每個角落。CNCF剛成立時，隻有華為一家來自的中國成員，而今天中國的會員已超過40家。這從一個側面說明，雲原生已經在中國蓬勃興起。

　　将Kubernetes推至邊緣

　　得益于介入早且投入大，華為始終站在雲原生技術與應用的前沿，而且對雲原生的現狀和未來發展有前瞻性且深刻的洞察。廖振欽将當前雲原生的發展趨勢歸納為四個關鍵詞：邊緣、多雲、智能和異構。

　　下一代雲計算的形态不會是集中式的超算中心，而是由成千上萬個邊緣節點連接而成的泛在式、分布式的邊緣網絡，形成泛在的雲。将計算能力“推”至邊緣是順勢而為。雲原生技術将成為該模式中不可或缺的技術支撐。

　　以前，一提到邊緣計算，人們的目光都盯在嵌入式設備上，忽視了邊緣要和雲協同。廖振欽告訴記者，邊緣計算與雲的應用場景有很多是類似的，需求有相通之處。比如，在邊緣的管理節點上，同樣要面臨計算、存儲、網絡等問題。另外，随着用戶對邊緣計算應用的要求不斷提高，邊緣計算也要進行容器化、微服務化改造。華為在兩年多前啟動了KubeEdge項目。這個項目的名字，顧名思義就是将Kubernetes推至邊緣。

　　廖振欽強調說，KubeEdge并不是簡單地對Kubernetes進行裁剪，實現輕量化，項目的核心還是實現邊雲協同。比如，在AI場景下，在雲側，要利用雲中海量的數據支持大規模的AI訓練，而輕量的一些AI推理可以放到邊緣運行，這就是邊雲協同。另外一種典型情況是，邊緣側通常資源比較固定，沒有太大的資源池，所以在業務高峰時，可以将邊緣的計算力彈性擴展到雲上。

　　同樣是在上海舉行的KubeCon2018大會上，華為正式發布了KubeEdge項目，并于2018年11月開源。2019年3月，KubeEdge正式成為CNCF的項目。6月，在KubeCon2019大會上，華為推出KubeEdge 1.0，這是一個具有裡程碑意義的版本，不僅實現了端邊雲全面協同，而且産品本身的性能、可靠性和穩定性得到了進一步提升，還能支持服務網格。

　　KubeEdge 1.0是一個輕量化的版本，大小隻有45MB，運行時隻需要單核的CPU和128MB内存，卻可以管理4000個節點。

　　KubeEdge源自華為雲上的明星服務——智能邊緣平台(IEF)服務，它已在工業質檢、文字識别、人臉識别、駕駛行為分析等方面有了非常廣泛的應用。

　　打造多雲和混合雲的基石

　　IDC預測，未來85%以上的企業都将實施多雲和混合雲戰略，這将成為企業的“新常态”。雲原生技術的可移植性從根本上解決了多雲和混合雲實施的技術難題，必将加速多雲和混合雲戰略的落地進程。

　　2019年3月，華為雲率先推出了全球基于Kubernetes-Federation的容器多雲混合雲解決方案MCP(Multi-cloud Container Platform)。此方案一經推出便吸引了國内互聯網、金融、傳媒等近50家企業參與公測。

　　向前追溯，華為從2015年起便聯合社區開始孵化Federation項目;2016年該項目完成功能最小集開發;2017—2018年，成為獨立子項目并推出V2版本;2019年3月，華為率先推出Federation商業化版本，并基于此打造了多雲混合雲解決方案MCP，在功能上主打跨雲應用自動容災、跨雲流量智能分擔、業務地域策略化運營等。

　　激發AI算力的小宇宙

　　如今，人工智能的浪潮已經席卷全球每個角落。華為雲智能應用平台就是站在雲原生的肩膀上，緻力于讓數字化轉型更智能。“雲原生應用的發展非常迅速，大大超出了我們很多人的期望和想象。之前，我們的工作重點放在對應用的支持上，大家都熟知Kubernetes可以很好地支持無狀态應用，對應用進行編排、調度、分發。”廖振欽話鋒一轉，”人工智能、大數據最需要的還是批量高性能調度的支持。因此，華為雲開發出AI容器，支持華為雲EI服務。”

　　在本次大會上，華為雲正式宣布将其面向高性能計算的新一代批量計算平台Volcano項目開源(已在Github開源)，激發企業AI算力的小宇宙。

　　Volcano源于華為雲AI容器，在支撐華為雲一站式AI開發平台ModelArts、容器服務CCI等服務的穩定運行中發揮着重要作用。Volcano提供高性能任務調度引擎、高性能異構芯片管理、高性能任務運行管理等通用計算能力，通過接入AI、大數據、基因、渲染等諸多行業計算框架服務終端用戶。

　　特别值得一提的是，在2019年3月斯坦福大學發布的DAWNBench榜單中，華為雲ModelArts一站式AI開發平台榮獲圖像識别訓練和推理性能雙料，其背後就有Volcano的鼎力支持。得益于Volcano的高性能任務處理機制，華為雲基因容器服務将基因測序的效率提升了30%，赢得了國内多家頭部基因測序企業的青睐。

　　堅定支持多元架構

　　“就雲原生技術本身來說，目前社區的版本隻支持比較單一的算力架構，包括x86架構和GPU架構。但是，未來随着越來越多的人工智能芯片的引入，以及開放的ARM架構生态的成熟，雲原生必須支持異構計算，才能為雲上和邊緣提供更高性能的計算資源，使得雲原生應用更高效的運行。”廖振欽如是說。

　　除傳統架構外，在算力方面，華為雲從“芯”開始，為“雲+AI+5G”時代提供高性價比、自主可控的理想算力。2018年，華為在芯片方面實現重大突破，先是推出昇騰910和昇騰310兩款自研AI芯片，為客戶提供充裕經濟AI算力;接着發布了基于鲲鵬架構的7nm服務器處理器——鲲鵬920(Kunpeng 920)，專為大數據處理和分布式存儲等應用設計，适合高并發、低功耗的海量終端數據和并發應用場景。華為雲容器服務促進了以Kubernetes為代表的雲原生技術支持包括鲲鵬、昇騰等在内的新興多元架構。

　　廖振欽總結說：“很快，我們将推出Kubernetes基于這些多元計算架構的整個平台和應用。同時，我們也會把支持鲲鵬生态、昇騰AI芯片等多元架構的Kubernetes回饋貢獻給社區，讓整個Kubernetes雲原生社區都能更好地支持多元的架構。”

　　華為雲在以Kubernetes為代表的雲原生領域大刀闊斧地前進，以“雲+邊+端+芯”的全棧技術積累構建“雲原生+AI” 、“雲原生+邊緣”等能力，從而使能全行業。

　　行百裡者半九十，在技術創新的道路上從來沒有捷徑，而且必須持之以恒。在雲原生這條光明大道上，華為已經開了一個好頭，接下來就是如何繼續保持和不斷取得新的突破。廖振欽坦言，他的心理壓力比較大，現在中國的原雲生應用正全面興起，其他廠商又緊追不舍。不能起了個大早趕了個晚集。廖振欽和他的小夥伴們以此激勵自己，努力前進，不能打半個盹。