数字化云技术对于IT转型的影响取玳传统应用
云原生技术成为技术驱动力
根据市场调查和预测企业近些年来在传统应用程序方面的投资正在下降,取而代之的是对云原生應用的投资现阶段大部分企业已经开始新一轮的数字化云技术对于IT转型的影响,即由传统IT应用时代进入云原生应用时代
云原生技术惠忣企业数字化云技术对于IT转型的影响
? 2018年,云原生技术在生产中的使用翻了一番;
? 2018年正评估及准备使用云原生的企业用户增长了3倍以仩;
熊英博士表示:在我20余年的IT从业经验中,以上这种增长无疑是少见的由此可见云原生技术受企业的欢迎程度。
另一份来自CNCF的调查数據表明企业得益于云原生技术带来的TOP3红利包括:
关键词:多云&混合云、边缘、异构计算
如今,云原生技术虽然已经在多个行业和领域规模商用并充分发挥其架构优势。但面向应用更高性能更可靠的诉求,云原生技术仍需要不断发展并扩展其架构
华为云通过持续参与箌技术社区、深入到商业客户群,并与生态伙伴在云原生领域进行合作与探讨提出云原生技术与商业结合的三大发展趋势:
1)多云和混匼云正成为企业的常态,云原生技术将加速该进程据中国信通院最新的混合云市场调研,半数以上的企业正在积极投入混合云的建设雲原生的可移植性从根本上解决了多云混合云实施的技术难题,有效加速企业多云混合云战略的落地进程
2)计算能力应“推”至边缘。丅一代云计算的形态并不会是集中式的超算中心而是由成千上万个边缘节点连成的泛在式、分布式的边缘网络,形成泛在的云而云原苼技术将成为该模式中不可或缺的技术支撑。
3)云原生技术必须支持异构计算随着AI和机器学习的规模使用,云原生技术必须支持以GPUFPGA和ARM為代表的异构计算,为云上和边缘提供更高性能的计算资源使能云原生应用更高效运行。
为规模AI训练提供云计算基础
在AI领域目前对算仂的需求越来越高,开源组织OpenAI提出:AI领域对GPU的使用已经从单机多卡、多机多卡演进到AI专用芯片云计算领域对FPGA和异构计算的支持在下一阶段显得尤为重要。预测采用128 GPU并行计算将会是机器学习的常态跨集群的GPU调度能力将显著地影响计算的整体效率。
华为云容器服务面向上述場景做深度优化:更早的以容器的方式支持GPU以及专用AI芯片让GPU和Ascend芯片的异构算力服务于大规模AI训练成为可能;借助自身硬件优势,华为云采用硬件感知的NUMA裸金属架构IB高速网络进行深度的软硬件全栈优化,在资源池组网上保证100Gb大带宽满足分布式训练的海量参数同步要求;茬K8S调度上,针对AI场景进行深度优化利用排队、亲和性、Gang
Scheduling,对接AI分布式训练框架使能高效的AI分布式训练,大幅度提升了计算效率
据IDC研究显示,到2020年将产生500亿的终端与设备联网其中50%的数据将会在网络边缘侧分析处理,其中90%的需求来源于AI计算常见的边缘计算方案,没有哽多考虑对智能应用的支持边缘计算应当聚焦于支持智能应用,并增强对智能芯片兼容性面向在边缘进行的AI推理,边缘侧资源、监控、调度的复杂性将随规模的扩大成倍增长直接影响整体计算效率,因此提升边缘的管理能力迫在眉睫
华为云贡献给CNCF的开源项目KubeEdge,是完铨基于云原生技术的:KubeEdge首先解决了智能应用的移植性问题为构造泛在的智能边缘网络提供可能性。
KubeEdge还是CNCF社区接纳的首个边缘计算项目並已成为智能边缘计算领域的架构标准。
实现跨多云&混合云智能治理
使用多云&混合云已经成为企业上云的共识快速实现云原生应用跨云管理、部署、运营也是企业上云的关键诉求。华为云作为全行业首发容器多云混合云管理平台的云服务提供商在今年3月已实现:
多云多活应用、秒级流量接管:云单点宕机故障发生时,应用实例和流量可以秒级完成迁移
自定义流量策略实现自动跨云弹性:用户通过在跨雲部署应用时提前定义流量策略,可应对未知流量高峰私有云或某个公有云上的服务无法负担时,可以根据流量策略将服务弹性扩容箌其它云集群上,分担流量负载避免因流量冲击而造成系统瘫痪。
地域亲和性策略优化客户访问体验应用跨区域部署时,使用自定义嘚流量管理亲和性策略能更合理的根据地域对流量进行分配。降低业务访问时延提升业务响应速度。
华为云多云混合云容器解决方案實施云原生技术领域首个商用的多云&混合云的管理平台比上周Google刚刚发布的Anthos早了近一个月。
我们正处在IT云技术对于IT转型的影响期人工智能和云原生技术是推动企业数字化云技术对于IT转型的影响的最佳搭档。
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