云原生技术发展概述投身云计算，从拥抱云原生开始卄皿儿离踽刑 l： VI. LLLI&I -LI i*aaa iau_M-i = (Hi i-fci-H ! Brb-14 -目录一、云原生的起源 3二、云原生是人工智能等新技术的基础 5三、云原生的核心是容器，容器优化硬件是关键 7四、英特尔紧扣新技术脉搏 9一、云原生的起源云计算领域正在进行着一场革命，主机虚拟化实现了主机资源的池化，可以看作是云计算的上半场。以容器为基础的云原生真正实现了应用层的弹性，可以看作是云计算的下半场。F1PaoSX)IQ20113D13&级 vmwciaws.LaLr.F*ilN H：qopefistackE(r r ciau& taAHwK图来源：CNCF公开资料有人说，21世纪第三个十年，所有的企业必将成为科技公司，而科技公司的应用都将是云原生 应用。人工智能、5G、区块链、边缘计算等新技术的落地，也都将是采用云原生的方式。现阶 段投身云计算，必须从拥抱云原生开始。关于云原生的定义有两个流派，Pivotal和CNCF。最初的云原生概念由Pivotal的Matt Stine在2013年提出，2015年Matt Stine在迁移到云原生架构一书中定义了符合云原生架构的几个特征： 符合 12 因素应用(Twelve-Factor Applications)；面向微服务架构(Microservices)； 自服务敏捷架构(Self-Service Agile Infrastructure) 基于 API 的协作(API-Based Collaboration)；抗脆弱性(Antifragility)。2018年CNCF更新定义，指出云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动 态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、 不可变基础设施和声明式 API。这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系 统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大 变更。总之，云原生的特点是基于云计算，能够快速弹性扩容，充分利用资源，同时保证业务的高可 用。二、云原生是人工智能等新技术的基础Use ol Gradualed CNCF ProjEcts LyaJuabnu Ifsmg -n ProduElKm云原生场景广泛，汹涌澎湃，势不可挡。根据CNCF2019年度调查报告，云原生的主要工具Kubernetes在生产环境中的使用量猛增，78%的受访者在生产中使用 Kubernetes ,相比去 年的58%有了惊人的增长。如今的主流互联网企业的应用大量都是云原生应用，而传统企业都在积极拥抱互联网，传统企业新的互联网应用的也都按照云原生的理念开发。传统企业的数字化转型也开展的如火如荼，云计算是数字化专线的基座，云原生应用是数字化 专线的支柱，云原生应用更富弹性、更为敏捷，可以有力的支撑企业数字化转型。人工智能、5G、区块链、边缘计算等新技术也在借助云原生加快落地。 比如开源的TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架，通常采用容器封装，使用云原生的方式运行。5G、区块链、边缘计算应用都在通过基于容器的云原生方式加速迭代和部署。这些新技术采用云原生方式的 优点是保证了运行环境的一致性，可以方便的跨云部署和运行。三、云原生的核心是容器，容器优化硬件是关键随着云原生加快普及，云原生应用的数量增加，在生产环境使用的资源也越来越多，云原生的 优化越来越具有经济意义，云原生的优化也被提上日程。云原生的底层是容器，所有的云原生 应用都运行在容器上，所以云原生优化的核心是就是针对容器的优化。容器的优化可以分为两条路径，软件优化和硬件优化。软件优化方面，随着Docker、Kubernetes等技术的成熟，可优化的空间越来越有限，而硬件优化还有许多潜力。回首虚拟化时代，性能的提升也是来自硬件，2005年英特尔在CPU里面加入了经过优化的虚 拟化指令，引入了分别针对处理器、芯片组、网络的 VT-X、VT-D和VT-C技术。带来了虚拟化性能的大幅提升，也带动了虚拟化生产环境的落地，继而开启了云时代。同样的，针对容器优化，英特尔也提出了全面的解决方案。在性能方面，第二代英特尔至强可扩展处理器具有多达56个内核，与旧的服务器相比，全新的第二代英特尔至强可扩展处理器可提供高达3.5倍的容器密度。图来源：英特尔官网在存储方面，英特尔傲腾数据中心级固态盘具有低延迟、高性能的特点，从而在提高容器 密度的同时改善体验。针对容器的持久化存储，英特尔推出了基于英特尔傲腾数据中心级 固态盘的Ceph和VMware vSAN的优化方案，旨在加速存储并降低延迟。在内存方面，英特尔 傲腾持久内存是一项创新的技术，可提供经济实惠的大容量和数据持久性支持，是高性能，高容量，低成本内存解决方案。英特尔傲腾持久内存可以从内存角度提高容器密度和性能。在容器安全方面，Kata Container项目包含英特尔最初开发的Clear Containers功能，KataContainer项目通过将容器作为轻量级虚拟机进行启动，每个容器都有自己的轻量级操作系统和专用内核，可提供与虚拟机相同的安全性。英特尔还对Kubernetes开源项目作出了卓越贡献，通过DPDK等技术大幅度优化了容器网络性能，和红帽一起优化了 OpenShift项目，和谷歌一起优化了 Goolge Anthos项目。四、英特尔紧扣新技术脉搏云计算经过十几年的发展，方兴未艾，技术迭代迅速，要投身到云计算的大潮中，需要持续不断的学习。图来源：英特尔官网英特尔与整个业界紧密合作，针对多种开源云方案做了深度优化和性能验证，以OpenStack、Ceph、Kubernetes等开源基础设施软件为核心，基于第三代英特尔至强可扩展处理器、 英特尔傲腾TM持久内存、英特尔傲腾TM固态盘、英特尔以太网等产品，提供最优化 的性能及深度的安全保障，充分支持大数据、人工智能、边缘计算等多种工作负载，为客户创 造更多价值。如同对虚拟化和容器的优化，随着时代的需要，针对新技术，英特尔推出了一系列的精选方案， 比如英特尔 精选开源云解决方案、面向混合云的英特尔精选解决方案、面向高级数据分析的英特尔 精选解决方案、面向人工智能的英特尔 精选解决方案、面 向高性能计算（HPC）的英特尔精选解决方案等等。图来源：英特尔官网深度学习参考堆栈基于英特尔至强可扩展处理器平台而优化，高集成度的高性能开源和容器化堆栈。该堆栈的开源社区版本旨在确保人工智能开发人员能够轻松访问英特尔平台的所有特性与功能。深度学习参考堆栈针对云原生环境高度优化与构建，通过降低集成多个软件 组件所带来的复杂性，支持开发人员快速进行原型设计，同时为其提供灵活的定制解决方案。全文完