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KubeCon2019|華為從云邊端芯,助力Cloud Native全面發(fā)展

責任編輯:zhaoxiaoqin

2019-06-26 17:05:34

云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的相互融合,激發(fā)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化變革的潛能,毋庸置疑,云原生已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型取代傳統(tǒng)應用的重要技術(shù)驅(qū)動力。在這一過程中,云計算發(fā)展呈現(xiàn)出“計算從云擴展到邊、跨越多云的大規(guī)模計算、AI加速計算多樣化”三大特點,而邊緣、多云、智能和異構(gòu)便成為云原生發(fā)展趨勢的

6月24-26日,KubeCon+CloudNativeCon+Open Source Summit(以下簡稱“KubeCon2019”)2019中國站在上海召開,現(xiàn)場集結(jié)了來自海內(nèi)外的技術(shù)專家、學者等共論云原生的現(xiàn)狀及未來發(fā)展方向。自2018年起,由CNCF發(fā)起的云原生領(lǐng)域全球最大的技術(shù)峰會之一的KubeCon,將觸角深入至歐洲、亞洲、北美洲等地區(qū),打造了一場云原生技術(shù)盛宴,把全球技術(shù)發(fā)燒友和最終用戶聯(lián)接到了一起。

作為KubeCon2019中國站最高級別也是唯一的戰(zhàn)略贊助商,華為云出席本次大會,并于6月26日,由華為云PaaS產(chǎn)品部總經(jīng)理廖振欽發(fā)表了《華為|云邊端芯,助力Cloud Native全面發(fā)展》主題演講。廖振欽首先對云原生發(fā)展趨勢進行了預測,認為云原生將重點在:“邊緣、多云、智能、異構(gòu)”四個方向加速發(fā)展,并分享了華為云在云原生技術(shù)領(lǐng)域的實踐,最后重磅發(fā)布了KubeEdge1.0版本,并宣布開源容器批量調(diào)度領(lǐng)域的全新開源項目Volcano,引發(fā)業(yè)界關(guān)注。

華為云PaaS產(chǎn)品部總經(jīng)理廖振欽

端邊云全面協(xié)同,構(gòu)建從云到端“最后一公里”計算能力

如今,云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的相互融合,激發(fā)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化變革的潛能,毋庸置疑,云原生已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型取代傳統(tǒng)應用的重要技術(shù)驅(qū)動力。在這一過程中,云計算發(fā)展呈現(xiàn)出“計算從云擴展到邊、跨越多云的大規(guī)模計算、AI加速計算多樣化”三大特點,而邊緣、多云、智能和異構(gòu)便成為云原生發(fā)展趨勢的四大關(guān)鍵詞。

事實上,面向邊緣場景,去年11月,華為云就在KubeCon 2018期間,開源了智能邊緣框架技術(shù)KubeEdge。今年3月,CNCF基金會及技術(shù)委員會全體一致同意開源智能邊緣項目KubeEdge加入CNCF社區(qū),成為CNCF在智能邊緣領(lǐng)域的首個正式項目。

時隔八個月,經(jīng)過實際項目打磨,華為云在KubeCon2019大會上,正式發(fā)布智能邊緣計算項目里程碑版本 KubeEdge 1.0。該版本除了在應用自動部署、支持GPU/NPU異構(gòu)、輕量化方面有了進一步優(yōu)化外,還全面支持端、邊、云協(xié)同、服務網(wǎng)格通信能力,并大幅提升了性能和節(jié)點管理規(guī)模。依托KubeEdge原生開源邊緣計算平臺,邊緣計算將云端計算能力延伸到靠近終端設備的邊緣節(jié)點,實現(xiàn)了從云到端“最后一公里”的邊緣計算資源遠程管控、數(shù)據(jù)處理、分析決策、智能化等。目前,已經(jīng)廣泛應用于工程質(zhì)檢、OCR、人臉識別、駕駛行為分析等邊緣場景。

廖振欽表示,華為云在云原生CloudNative以及智能邊緣領(lǐng)域早已耕耘多年,KubeEdge就是源自華為云上的明星服務:智能邊緣平臺(IEF)服務。此次KubeEdge1.0發(fā)布,目標是為更好的構(gòu)建云原生在智能邊緣的開放生態(tài),加速行業(yè)使能。

開源Volcano云原生批量計算平臺,讓智能算力像火山一樣爆發(fā)

算力作為人工智能發(fā)展的三大基礎之一,其重要性可見一斑。本次大會,華為云宣布正式開源面向高性能計算的新一代批量計算平臺Volcano項目,讓企業(yè)AI算力像火山一樣爆發(fā)。

Volcano架構(gòu)示意圖

具體來說,Volcano源自于華為云AI容器,在支撐華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts、容器服務CCI等服務穩(wěn)定運行中發(fā)揮重要作用。Volcano提供了高性能任務調(diào)度引擎、高性能異構(gòu)芯片管理、高性能任務運行管理等通用計算能力,通過接入AI、大數(shù)據(jù)、基因、渲染等諸多行業(yè)計算框架服務終端用戶。(目前Volcano項目已經(jīng)在Github開源)

在今年3月,斯坦福大學發(fā)布最新的DAWNBench榜單中,華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺,獲得圖像識別訓練和推理性能雙料冠軍,其背后就有Volcano的助力。同時,得益于Volcano的高性能任務處理機制,華為云基因容器服務將基因測序的效率提升了30%,成為基因測序行業(yè)的一匹黑馬,受到國內(nèi)多家頭部基因測序企業(yè)的青睞。

多云&混合云解決方案MCP:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的云原生底座

據(jù)IDC預測,未來,85%以上的企業(yè)都在實施多云混合云戰(zhàn)略,這必將是云計算發(fā)展的關(guān)鍵趨勢。針對客戶訴求,早在今年3月,華為云就率先推出了全球首個基于K8s-Federation的容器多云混合云解決方案MCP (Multi-cloud Container Platform)。一經(jīng)發(fā)布,就吸引了國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)、金融、傳媒等近50家企業(yè)參與公測。

其實,早在2015年,華為便聯(lián)合社區(qū)開始孵化Federation項目;到2016年,該項目完成功能最小集開發(fā);2017-2018年,成為獨立子項目并推出V2版本;并最終在今年3月,華為率先推出Federation商業(yè)化版本。

基于Federation的商業(yè)化版本,華為云重磅打造了這款多云混合云解決方案MCP,功能上主打跨云應用自動容災、跨云流量智能分擔、業(yè)務地域策略化運營等場景,緊貼行業(yè)客戶訴求,讓客戶的選擇更靈活、業(yè)務更穩(wěn)定可靠。

深耕云原生,繁榮K8s生態(tài)

隨著AI技術(shù)的高速發(fā)展,算力已經(jīng)成為影響AI技術(shù)加速落地的主要驅(qū)動力。云原生技術(shù)必須支持以AI芯片、ARM為代表的多元化算力,為云上和邊緣提供更高性能的計算資源,才能使能云原生應用更加高效運行。目前,除傳統(tǒng)架構(gòu)外,在算力方面,華為云從“芯”開始,為“云+AI+5G”時代提供高性價比、自主可控的最佳算力。

去年10月,華為正式發(fā)布昇騰910和昇騰310兩款自研AI芯片,提供充裕經(jīng)濟AI算力;去年12月,華為推出“業(yè)內(nèi)性能最高”的基于鯤鵬架構(gòu)的7nm服務器處理器——鯤鵬920(Kunpeng 920),專為大數(shù)據(jù)處理以及分布式存儲等應用而設計,鯤鵬的高并發(fā)低功耗適用于5G時代海量終端數(shù)據(jù)和并發(fā)應用場景。基于此,華為云容器服務可以為用戶提供最優(yōu)體驗的同時,也促進了以K8s為代表的云原生技術(shù)支持鯤鵬、昇騰等新興多元架構(gòu)。

很明顯,作為主動擁抱云原生的云服務提供商,華為云基于K8s不斷進行技術(shù)突破與技術(shù)創(chuàng)新,并以“云+邊+端+芯”的全棧技術(shù)積累構(gòu)建了“云原生+AI” 、“云原生+邊緣”等領(lǐng)先能力,使能全行業(yè)。

此次大會華為云展區(qū),就圍繞“智能應用上云”、”智能DevOps上云”、“智能網(wǎng)絡上云”三個核心主題,展示了華為在云原生、AI、物聯(lián)網(wǎng)、智能邊緣、智能網(wǎng)絡、智能存儲等領(lǐng)域的商業(yè)解決方案和開源項目,并結(jié)合展區(qū)內(nèi)容舉行了7個主題的16場技術(shù)演講,深受到場技術(shù)人員的歡迎。

華為云展區(qū)Open Speech現(xiàn)場氣氛熱烈

截至目前,華為云作為CNCF的白金會員以及中國唯一初創(chuàng)會員,其云原生服務棧已覆蓋 CNCF 技術(shù)全景圖的七大類別、共16款產(chǎn)品,涵蓋應用上云,以及云上開發(fā)與運維的全生命周期服務。在行業(yè)活動方面,華為云舉辦對應技術(shù)沙龍活動突破7000人次,發(fā)布云原生書籍4本。在對Kubernetes的社區(qū)貢獻中,華為的貢獻在國內(nèi)廠商中持續(xù)位列Top1。

未來,華為云也將基于云原生技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新,助力繁榮云原生生態(tài),讓各行各業(yè)走向快速智能發(fā)展之路。

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