大咖论道云原生,华为云X-Meetup|创原会首站启航
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10月31日,华为云5G+X联创营联合msup举办的X-Meetup | 创原会,在北京市音乐空间顺利召开,180+互联网企业技术骨干专家齐聚一堂,共同探索了云原生技术领导力最新实践。
本次分享中,来自华为云容器域高级产品经理汪洋、美团基础架构部中间件研发中心技术专家刘世朋、同城艺龙架构师彭涛、华为云容器批量计算首席架构师马达及靳江明博士,分别从Cloud Native2.0、Service Mesh、容器化、Volcano、分布式机器学习五个关键工程实践同参会者进行了分享与交流。
5位大咖云集 聚焦落地技术实践
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美团 Service Mesh 建设开始于 2018 年底,在 2019 年 5 月底进行了线上少量业务的试点。美团相对具有较为完善的服务治理系统,业务开发语言以 Java 为主且内部技术栈较为统一,OCTO 服务治理系统的接入覆盖率很高。本次分享中,刘世鹏主要从美团服务治理系统演进、美团Service Mesh关键技术详解、未来演进三个方面进行了分享,同时提到了服务治理建设应该围绕体系标准化、易用性、高性能三个方面开展;大规模治理体系 Mesh 化要重点关注容器化 & 治理体系兼容打通。不少参会者表示受益匪浅,连连称赞。
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接下来,他为大家分享了在日常的使用 K8s 和 Docker 过程中主要遇到的四类问题(隔离、调度问题、资源利用率和推广)及解决方案。最后,针对高纬、多目标的调度升级、秒级扩容的挑战为现场的嘉宾进行了详述。
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接着,华为云容器批量计算首席架构师马达发表了《基于Volcano构建高性能的云原生批量计算解决方案》的演讲。华为云是国内最早推出K8s云原生容器技术的商业化产品云容器引擎CCE和云容器实例CCI,而且在开源社区发起并领导了多个生态项目,帮助各行业更快地落地并实践云原生技术。
马达向大家介绍到,随着K8s的成熟,越来越多的企业把它作为AI、大数据以及高性能批量计算的下一代基础设施。然而,K8s作为普适的容器化解决方案,应用到大数据、AI、高性能批量计算等专业领域时,存在以下三个挑战:
挑战 1:面向批量计算、高性能计算等场景的调度策略,e.g. fair-share, gang-scheduling, Queue
挑战 2: 面向批量计算、高性能计算等场景的作业生命周期管理, e.g. multiple pod template,error handling
挑战 3: 异构硬件的支持、共享,e.g. GPU, FPGA
针对以上问题,华为云推出了基于Volcano构建高性能的云原生批量计算解决方案,Volcano优化了AI、大数据、HPC等场景下的任务调度,让离线计算任务更高效、资源利用更充分。
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最后一位分享嘉宾是靳江明博士,他带来了《基于分布式机器学习的通信网络资源协同优化和分配》的主题分享。靳江明主要从网络切片服务、研究动机与目标、市场化网络资源管理、市场化分布式机器学习、应用场景展望五个方面进行了详述。
在分享中,他提出下一代通信网络技术的特点应该是以数据驱动为导向,建立面向用户多样性的服务型框架,针对如何维持网络高效率运作、提升网络成员服务体验、如何对网络中的信息进行挖掘和分析以得到网络资源优化与利用的最优解,靳江明博士提供了思路,即建立通用的网络成员资源分配交易体系,研究网络资源的定价策略;设计有隐私保护的分布式机器学习算法,实现信息驱动下的动态资源优化分配策略,进而推动5G相关产业的大规模升级。
刘世朋对于云原生是好的还是伪的进行了一些阐述,他表示:云原生是要为业务服务的,如果上云后为技术团队及业务同学带来了便利,那么上云是值得的。目前,有很多公司有一些比较老旧的技术栈,现在不妨趁着云原生技术去上云,把技术栈补起来。彭涛用一句话简单的进行了表述,他认为好的云原生要尽量减少成本,降低运维复杂度和难度,而运维复杂、成本高,就是不好的云原生。
关于最后一个问题,靳江明认为,当下服务越来越多样,云、人工智能、边缘计算如果可以遵循一套比较统一的接口,在生态中会更容易使业务更快的扩展,否则一旦遇到不同的服务体系,打通数据的成本将变的很高,企业也要学会定位现在的业务,是否需要扩展,是否需要走边缘端,人工智能,如果需要的话就要及时选型布局。
汪洋则表示,在云原生时代混合云、边缘和人工智能结合是一个大的趋势,就像人工智能和Tensorflow框架很好的进行了结合;针对企业做哪些准备,他觉得企业不是做准备,而是应该更多的参与进来,共同来提供更多的场景,一起做技术和产品创新,更好的服务客户。
华为云5G+X联创营
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