我們在華為云與20家企業(yè)的身上，看見云原生的踐行「范本」

本文作者：周蕾

2021-12-30 22:14

導語：更多的企業(yè)開始將云原生作為其新一輪數(shù)字化升級的尖刀技術。

12月30日，由云原生計算基金會（CNCF）、中國信通院和華為云共同發(fā)起的云原生交流平臺“創(chuàng)原會”成立一周年之際，2021創(chuàng)原會年度峰會在深圳舉辦。

IDC報告顯示，云原生經(jīng)歷六年多的發(fā)展，已經(jīng)進入到大規(guī)模實踐階段，2023年將有80%的企業(yè)應用被改造為云原生應用，而這個數(shù)字在2018年才40%。

面對大規(guī)模的云原生落地，離不開云原生思想的先鋒者和實踐的探路者。這次會上也公布了2021云原生技術創(chuàng)新/先鋒實踐評選結果，包括中國農(nóng)業(yè)銀行、深圳證券交易所、長沙政務云、北京郵電大學、中海油、智馬達（Smart）汽車、順豐科技等在內(nèi)的20家單位，憑借在過去一年對推動云原生發(fā)展做出的杰出貢獻，榮獲“云原生十大技術創(chuàng)新/先鋒實踐”的殊榮。

我們在華為云與20家企業(yè)的身上，看見云原生的踐行「范本」

以北京郵電大學為例，他們將衛(wèi)星與邊緣計算、云原生相結合，與華為云合作將KubeEdge在衛(wèi)星上進行了封裝，打破數(shù)據(jù)在軌處理的時延限制。北郵的王尚廣教授稱，“管理衛(wèi)星不一定用互聯(lián)網(wǎng)的IT架構，通信的核心網(wǎng)也可以起到管理衛(wèi)星的作用；我們的KubeEdge、云原生也能管理衛(wèi)星?！?/p>

中國海油也借助云原生的技術力量，持續(xù)打造智能油田，例如通過云邊協(xié)同分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，形成多環(huán)、冗余、高速的網(wǎng)絡支撐，試圖構建協(xié)同高效、開放互聯(lián)，帶動自身整體數(shù)字化發(fā)展。中海油渤海油田智能建設專項工作組的副組長楊海濱表示，在建設過程中，他們也得到了不少來自華為云的專家支持。

云原生2.0正當時，華為云的躬行

此番評選出的云原生探索者們，基本都與華為云有著匪淺的淵源，而華為云也正是在與這批優(yōu)秀先行者們的交流合作中，逐漸加深對云原生的理解，積累下大量云原生最佳實踐的經(jīng)驗。

華為云CTO張宇昕提到，早在2015年，華為云就參與了CNCF、OCI等一系列云原生技術組織及標準的籌備和組建，并持續(xù)貢獻網(wǎng)絡、存儲、聯(lián)邦等核心特性代碼，加速了云原生技術從孵化到完善的進程。

隨著各傳統(tǒng)行業(yè)開始逐步落地云原生，云原生在行業(yè)實踐中不斷創(chuàng)新，比如將云原生技術應用于邊緣計算、AI、大數(shù)據(jù)、基因測序、業(yè)務多云多活等場景，華為云也積極將自身的核心實踐總結成為開源項目貢獻給CNCF基金會，比如面向邊緣計算場景的KubeEdge、面向高性能計算場景的Volcano、面向多云場景的Karmada等場景化的云原生開源項目，促進云原生技術生態(tài)與各行業(yè)生態(tài)融合。

而這些年來，華為云將技術、行業(yè)上的創(chuàng)新思想、實踐經(jīng)驗進行總結、沉淀，在去年12月輸出了云原生2.0思想理念，企業(yè)云化從“ON CLOUD”走向“IN CLOUD”，新生能力和既有能力有機協(xié)同、立而不破，實現(xiàn)“資源高效、應用敏捷、業(yè)務智能、安全可信”，成為“新云原生企業(yè)”。

今年4月，華為云發(fā)布“分布式云×云原生”，通過公有云、全棧專屬云、混合云、邊緣數(shù)據(jù)中心、邊緣站點等分布式云部署形態(tài)，將全棧云原生能力延伸到業(yè)務需要的每個地方；并提出通過從基礎設施、架構設計、開發(fā)運維、治理運營四個層面實現(xiàn)“應用現(xiàn)代化”。

到今年9月，華為云在HUAWEI CONNECT 2021提出數(shù)字化轉型的關鍵是“用云原生的思維踐行云原生”，一切皆服務，即：基礎設施即服務，技術即服務，經(jīng)驗即服務。

在該場活動上，華為云UCS也首度亮相。華為輪值董事長徐直軍表示，這是業(yè)界首個分布式云原生產(chǎn)品，意在加速千行百業(yè)數(shù)字化轉型，讓每個企業(yè)都能成為“新云原生企業(yè)”。雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))也了解到，華為云UCS已于本月進行公測。

今年10月，華為云發(fā)布云原生2.0十大新范式，即“泛在、計算、調(diào)度、網(wǎng)絡、萬物互聯(lián)、應用、數(shù)據(jù)、智能、安全、行業(yè)使能”，試圖基于系統(tǒng)性的產(chǎn)業(yè)思維，為政企數(shù)字化轉型提供最優(yōu)解。

何為“以云原生思維，踐行云原生實踐”？

與此同時，華為已經(jīng)率先完成自身業(yè)務的全面云原生化，沉淀下眾多寶貴的云原生實踐經(jīng)驗。

華為消費者云基于云原生技術構建的HMS各項服務，HMS Core一開始就全部采用云原生的能力、架構和開發(fā)模式在不到兩年時間內(nèi)，已觸達全球200多個國家的7億用戶和160多萬開發(fā)者。

而華為流程IT將內(nèi)部的業(yè)務系統(tǒng)、研發(fā)、測評平臺部全面實現(xiàn)云原生化，不僅是業(yè)務全部上華為云，也在華為云的支持下完成云原生變革，實現(xiàn)分布式部署到全球170多個國家，服務于19萬員工，高效支持全球業(yè)務的開展。業(yè)務從原來的單一應用，成長為研發(fā)、采購、制造、銷售、服務，以及內(nèi)部管理全業(yè)務上云，成為集業(yè)務之大成的“一朵云”。

在對外輸出上，華為云也與不少行業(yè)客戶進行實踐創(chuàng)新，例如協(xié)助新浪完成其業(yè)務平臺從傳統(tǒng)虛機架構向Serverless容器架構的升級，實現(xiàn)30秒8000核的極速擴容能力，讓新浪能更平穩(wěn)應對突發(fā)事件帶來的流量沖擊。

在金融行業(yè)，不少金融機構也在華為云的幫助下，持續(xù)進行傳統(tǒng)業(yè)務的云原生升級。以深交所為例，聯(lián)合華為云打造的高效云原生基礎設施，統(tǒng)一了計算、存儲資源池，并與信創(chuàng)技術相結合，提升了業(yè)務的自動化運維程度、資源利用率、分配效率、安全可信。

在這些對內(nèi)、對外的實踐過程中，華為云逐漸沉淀、提煉出了自己的云原生觀點，其中之一便是“用云原生的思維踐行云原生”。

我們在華為云與20家企業(yè)的身上，看見云原生的踐行「范本」

華為云CTO張宇昕

張宇昕分析稱，這當中包括了四大關鍵詞：

一是全數(shù)字化。過去數(shù)年的轉型討論中，對于是否應實現(xiàn)全面數(shù)字化、全面云化其實仍在存在爭議，但如今趨勢已經(jīng)清晰可見，數(shù)字化其實不只與IT應用有關，還包括技術設施、網(wǎng)絡、設備、編碼等，是一場涉及云網(wǎng)邊端的、從應用到基礎設施的全面數(shù)字化。

二是全云化。企業(yè)往往會顧慮自身的數(shù)據(jù)重要性、監(jiān)管要求的嚴苛程度，敏感的業(yè)務或數(shù)據(jù)更傾向于自己掌握，而不是擁抱云，但如今人們也更多意識到，在云上仍然可以保障數(shù)據(jù)安全，保證企業(yè)對關鍵的業(yè)務、應用、權限的控制。云上的經(jīng)驗共享和技術貢獻，能夠達成的安全、可靠、可信，比企業(yè)單打獨斗的構筑要來得更快、更強。

三是AI驅動。做數(shù)字化轉型，正是為未來用AI為企業(yè)提升質量、降本增效，用AI來增益企業(yè)的能力、擴大企業(yè)的能力邊界。

四是一切皆服務。無論是數(shù)字化、云化還是AI，這些能力如果封閉在行業(yè)內(nèi)部是得不到發(fā)展的，仍然碎片化。如果每個企業(yè)把自己的能力、行業(yè)know how開放出來，即技術和經(jīng)驗都是服務，為其他所用，彼此就能擁有更多的能力和技術變現(xiàn)的方式。

用云原生將“不確定性”變?yōu)椤按_定”

不過盡管不少企業(yè)與業(yè)者已經(jīng)對數(shù)字化、云化達成共識，但轉型的過程其實十分痛苦，也充滿挑戰(zhàn)。而在張宇昕看來，“云原生恰恰是企業(yè)應對數(shù)字化轉型當中不確定性的最佳選擇?！边@不僅僅是技術選擇，也是做了生產(chǎn)方式、商業(yè)模式的轉型，做了觸達用戶方式的轉型。

他以多個關鍵問題，拆解了這道關于不確定性的謎題：

第一：企業(yè)數(shù)字化深入轉型后，希望云離他們越來越近，企業(yè)業(yè)務向邊緣延伸，云的能力也向邊緣延伸，云原生能否支持、如何支持這一點？

為此，華為云采用分布式云原生的服務，改變過去算力集中在個別大中心、大資源池的供給模式，不需要應用去感知算力的存在，而是算力隨時隨地供應；多元算力自動匹配應用的要求，例如圖像處理型的需求匹配GPU，人工智能的應用匹配NPU、TPU，高并發(fā)、多連接的需求則匹配核數(shù)多的算力。

第二：當業(yè)務分布全球，駐點之間數(shù)據(jù)需要流動、業(yè)務需要協(xié)同，要保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?、安全性，流量的治理情況也發(fā)生了變化。應如何做到智能流量的分發(fā)？數(shù)據(jù)越來越多、應用越來越豐富，應用和數(shù)據(jù)怎么進行協(xié)同？

如果做到按需智能化的分配帶寬，從而使得帶寬的保障、成本做到最優(yōu)，這是新的模式。通過云原生的技術，也可以提供有更輕量級的計算框架，有更輕量級的調(diào)度能力，把更小顆粒的應用數(shù)據(jù)計算放在數(shù)據(jù)所在的地方，實現(xiàn)近數(shù)據(jù)計算。這些新的能力都在分布式云原生上來構建，從而支持企業(yè)能夠更深入、更全面地應用云。

第三：數(shù)據(jù)孤島式、碎片化分散在各系統(tǒng)，如今企業(yè)、政府都在做這種數(shù)據(jù)的大集中，做大量的數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)清洗，再來構建新的數(shù)倉、構建新的應用，為的是釋放數(shù)據(jù)價值，但前期會消耗大量人力，華為自身也有類似經(jīng)歷。

但在云原生上，可以通過云原生數(shù)據(jù)湖，通過湖倉一體實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的集約化，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理，打造所有數(shù)據(jù)融合、輕量級的計算框架。另外通過DataOps平臺，打造數(shù)據(jù)治理自動化、智能化生產(chǎn)線，包括一鍵入湖、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)關系圖譜的建立和排序，把數(shù)據(jù)做成服務，做資本化的洞察。

同時，也可以把AI加持到數(shù)據(jù)處理中，通過學習的方式來識別數(shù)據(jù)里的固有模式和經(jīng)驗，提升數(shù)據(jù)處理效率，減少人工干預。至此，過去數(shù)據(jù)治理的勞動密集型、人力密集型、任務工作量大的問題才算是被解決。

第四：有時企業(yè)覺得已經(jīng)用了DevOps、數(shù)據(jù)治理、人工智能，仍然覺得內(nèi)部有很多斷點，為什么？

智能化時代，企業(yè)的智力資產(chǎn)是軟件資產(chǎn)、數(shù)據(jù)和模型。在軟件資產(chǎn)，也就是應用，可以通過DevOps這條流水線提升軟件生產(chǎn)效率。在數(shù)據(jù)，DataOps這條生產(chǎn)線實現(xiàn)自動化、消除孤島，把它變成湖倉一體的數(shù)據(jù)湖。在模型，也就是經(jīng)驗的總結，通過大量的數(shù)據(jù)訓練總結、沉淀經(jīng)驗，也是一類資產(chǎn)，這條相應的生產(chǎn)線是ModelOps。

未來的企業(yè)，這三大資產(chǎn)維度必須集成起來，方能發(fā)揮其價值，三條技術流水線未來也會有機融合，使得信息資產(chǎn)能夠進一步互聯(lián)互通、協(xié)同增值。