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華為云PaaS首席科學家：Cloud Native +AI，企業數字化轉型的最佳拍檔
發布時間：2019-04-18 12:14:20
近日，在2019華為全球分析師大會期間，華為云PaaS首席科學家熊英博士在+智能，見未來（華為云&大數據）的分論壇上，從云計算行業發展談起，深入云原生發展趨勢，對華為云智能應用平臺做了深度解讀。
熊英博士
華為云PaaS首席科學家
華為云智能應用平臺總設計師
擁有20多年軟件開發與架設經驗。是CNCF（云原生基金會）初創會員董事，在云原生領域有深刻的理論與實踐經驗。
熊英博士 為大家分享了云原生技術和平臺發展的新趨勢，重點介紹了華為云智能應用平臺。 熊英博士 提出 云原生 技術使能企業數字化轉型的三個關鍵點： 多云解決方案、泛在的容器和智能邊緣 。
> > > IT投資投資趨勢 < < <
數字化轉型取代傳統應用
云原生技術成為技術驅動力
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，取而代之的是對云原生應用的投資。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應用時代進入云原生應用時代。
> > > 開源社區洞悉 < < <
云原生技術惠及企業數字化轉型
關注度驟升
云原生計算基金會（Cloud Native Computing Foudation，CNCF）2018年報數據顯示：
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2018年，云原生技術在生產中的使用翻了一番；
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2018年，正評估及準備使用云原生的企業用戶增長了3倍以上；
? 從2016年到2018年，CNCF主辦的云原生技術大會KubeCon + CloudNativeCon的出席人數，增長了近3倍。
熊英博士 表示：在我20余年的IT從業經驗中，以上這種增長無疑是少見的，由此可見云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，企業得益于云原生技術帶來的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致。
熊英博士 表示：
云原生是需要深耕的技術。華為云在2015年就將其列入戰略技術投資范圍，如今在這方面已經取得了大量成果，成為了云原生技術的領導者。
> > > 技術趨勢分析 < < <
關鍵詞： 多云&混合云、邊緣、異構計算
如今，云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，云原生技術仍需要不斷發展并擴展其架構。
華為云通過持續參與到技術社區、深入到商業客戶群，并與生態伙伴在云原生領域進行合作與探討，提出云原生技術與商業結合的三大發展趨勢：
1） 多云和混合云正成為企業的常態，云原生技術將加速該進程 。據中國信通院最新的混合云市場調研，半數以上的企業正在積極投入混合云的建設。云原生的可移植性從根本上解決了多云混合云實施的技術難題，有效加速企業多云混合云戰略的落地進程。
2） 計算能力應“推”至邊緣 。下一代云計算的形態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，形成泛在的云。而云原生技術將成為該模式中不可或缺的技術支撐。
3） 云原生技術必須支持異構計算 。隨著AI和機器學習的規模使用，云原生技術必須支持以GPU，FPGA和ARM為代表的異構計算，為云上和邊緣提供更高性能的計算資源，使能云原生應用更高效運行。
在某種程度上，華為正在引領云原生技術的趨勢：這不僅是因為華為在云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、領先于其它企業的產品。
> > > 華為云智能應用平臺 < < <
應用上云更簡單
數字化轉型更智能
上面提到的三點，華為云已在新推出了智能應用平臺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，華為云站在云原生的肩膀上，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平臺以及區塊鏈解決方案，更契合現今的IT發展階段。
> > > AI容器 < < <
軟硬全棧優化
為規模AI訓練提供云計算基礎
在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。云計算領域對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并行計算將會是機器學習的常態，跨集群的GPU調度能力將顯著地影響計算的整體效率。
華為云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，華為云采用 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，華為云在Stanford DAWN測試中，表現遙遙領先，深度學習訓練對比傳統GPU加速方式能夠提升3-5倍，在128塊GPU時線性加速比高達0.8，超出行業水平50%以上。
> > > KubeEdge < < <
將AI 延伸到邊緣
形成泛在智能邊緣網絡
據IDC研究顯示，到2020年將產生500億的終端與設備聯網，其中50%的數據將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、調度的復雜性將隨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。
華為云貢獻給CNCF的開源項目KubeEdge，是完全基于云原生技術的：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社區接納的首個邊緣計算項目，并已成為智能邊緣計算領域的架構標準。
> > > 多云&混合云管理 < < <
實現跨多云&混合云智能治理
使用多云&混合云已經成為企業上云的共識，快速實現云原生應用跨云管理、部署、運營也是企業上云的關鍵訴求。華為云作為全行業首發容器多云混合云管理平臺的云服務提供商，在今年3月已實現：
多云多活應用、秒級流量接管：云單點宕機故障發生時，應用實例和流量可以秒級完成遷移。
自定義流量策略實現自動跨云彈性：用戶通過在跨云部署應用時提前定義流量策略，可應對未知流量高峰。私有云或某個公有云上的服務無法負擔時，可以根據流量策略，將服務彈性擴容到其它云集群上，分擔流量負載，避免因流量沖擊而造成系統癱瘓。
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。
華為云多云混合云容器解決方案實施云原生技術領域首個商用的多云&混合云的管理平臺，比上周Google剛剛發布的Anthos早了近一個月。
> > > 云原生時代已至 < < <
行業數字化轉型
【Cloud Native BEST】
華為云智能應用平臺用戶遍布互聯網、教育、金融、生物醫藥等行業，在已經到來的云原生時代，全面使能各行業的數字化轉型。
最后， 熊英博士 提出Cloud Native BEST：我們正處在IT轉型期，人工智能和云原生技術是推動企業數字化轉型的最佳搭檔， 華為很早就看到了這一趨勢，并構建了智能應用平臺，提供Between Clouds, Edge Intelligence, Strongest Container and enable Transformation，旨在幫助更多的企業實現云原生和數字化轉型。
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