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漸入企業核心應用 云技術突飛猛進
作者:alex 發布日期:2017-08-26

  技術的本質在于日積月累的進化,當年的虛擬化、RESTFull API、分布式的概念,經歷這十多年,也發生了翻天覆地的變化。這次,筆者試圖給大家捋一捋最近幾年在云計算領域發生的技術變遷,看看云計算相關技術的進化與蛻變。

  軟件定義一切

  軟件定義網絡、軟件定義存儲、軟件定義數據中心,乍聽起來似乎有點炒概念之嫌,其實不然,支撐這些概念的技術有了突飛猛進的發展。

  一是VxLan、ARP泛洪抑制、DVR、VPN等技術已經實現,國內云計算廠家青云QingCloud以業內領先的水平率先克服了技術難關,開發了軟件定義網絡2.0,為支撐業務VPC、負載均衡、大規模虛擬機遷移、物理網絡高效連接等提供了業內優秀方案。

  二是存儲,尤其是塊存儲的擴展性,以及性能的平衡,都是業界最令人頭疼的問題。NeonSAN這樣的產品的出現,徹底打破了這個魔咒。

  另一方面,云計算逐漸進入企業核心應用,業務呈融合趨勢。

  國內云計算廠家青云QingCloud開發了集虛擬機、容器、物理機于一體的統一平臺,以一致的體驗滿足各類應用的需求,助推云計算進入企業核心應用。云計算給人的概念是伴隨著互聯網、移動互聯網、大數據處理等技術應用而生,那些傳統的業務應用,如ERP、CRM、辦公套件等,一直都渴望運行在云平臺當中,以解決容量規劃、性能、運維等問題。

  微服務成應用主流架構

  Docker的出現,徹底顛覆了過去大家對于PaaS的認識,也替代了很多的以虛擬化為中心的IaaS云服務,甚至一度革了過去所有的PaaS平臺的命,比如CloudFoundry、OpenShift等。相比于模擬整個硬件架構的虛擬化,如KVM,容器有著靈活、輕量級等諸多優勢。Docker是Linux下容器的一種實現,Linux容器即kernel允許同時運行多個用戶態空間的實例,而不僅僅是常見的一個,也就是我們常常提到的操作系統級的虛擬化。尤其是以版本控制形式出現的倉庫,能夠快速地部署和回滾現有業務。一時之間,容器化應用成為了大家的日常。

  既然輕量級的容器出現了,那么顛覆的就是資源調度、服務的認識,以及進一步松耦合分布式,于是以Kubernetes為代表的容器編排框架,將業務進一步地分拆,微服務化,每個服務分為多個Pod,每個Pod都運行多個容器,以具有自愈、服務自動發現等功能橫空出世,受到業界青睞。

  開源正成為公有云戰場

  其實整個IaaS平臺都是以開源為基石的,毫不夸張地說,沒有開源,就沒有所謂的云計算。開源是整個互聯網的基石。

  Linux、KVM、Xen、Hadoop、Docker、Kubernetes……無數卓越的開源項目成就了各大云計算平臺的基礎,但是公有云平臺在商業模式上售賣的是資源:計算、存儲、網絡、帶寬等,而不是本身軟件的框架,所以我們會發現巨頭們都在開源,以吸引和招攬開發者,構建生態環境。

  DevOps漸變為AIOps

  DevOps從提出到落地,已經很多年過去了,但是根基太深,壁壘太重,能夠跨越鴻溝的寥寥無幾。Dev還是Ops?由誰主導?于是,一會科技文化的爭論,一會技術的選擇,總而言之,毫無進展。通過歷史數據的學習和訓練,人工智能可以做到提前預測、故障自動轉移、自動修復等。這下好了,人工智能的出現,可能徹底革了所有人的命,整個運維都由人工智能來做了。好吧,別再提DevOps了,文化的改變,是需要幾代人的,而技術帶來的變革,是文化難以阻止的。

  人工智能“民主化”

  隨著AlphaGo戰勝人類頂級圍棋選手,人工智能仿佛一夜之間成功了,隨后便是人臉識別、自動駕駛、語音助手、圖像識別等各項應用。但是要知道人工智能真的和人類一樣,是需要消耗資源來學習和計算的。當然,科學是美好的,目前世面上所有的機器學習框架都是開源的,供所有人使用。青云QingCloud也在積極發揮自身的優勢,提供足夠的資源,為人工智能的“民主化”推波助瀾。所有人工智能需要大量的計算資源,以浮點運算著稱的GPU甚至都不能滿足需求,各大公司正在積極地開發TPU。

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