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过去十年是云计算的十年，创业公司灵雀云是大潮中的一隅，随着云原生向中央位置步进，灵雀云这类公司也逐渐接近核心区。 云原生的核心在于应用，如何使应用开发更便捷，维护更简单，云计算能否带来更多业务能力，而非只是资源方面的赋能，成为现阶段上云企业着重关注的问题，随之，云原生在企业数字化转型中扮演着更重要的角色。 DevOps、敏捷开发、微服务、云平台、Kubernetes和Docker、持续集成/交付（CI/CD）都是贯彻这一理念的方法与手段，通过对话灵雀云CEO左玥和CTO陈恺，雷锋网获悉云原生新动态。 大型集团企业云原生落地模式：PaaS+数据湖 Kubernetes的兴起带动了云原生相关技术的成熟，这一热潮其实也只是刚刚成熟。过去数年的云计算聚焦在虚拟化阶段，解决的是资源池化问题，企业上云使用资源池是第一步，其后是如何把已经建好的资源池能力发挥，部署更多的应用，实现新业务的价值。 这时就需要云原生，云原生是在已有虚拟化基础之上的应用实践。云计算软件和服务形态的逐渐发展，政府和企业更加重视上云效率，以及运用云计算是否能达到更好IT信息化决策，是否能赋予传统IT更好能力的需求。 和云计算发展的曲曲折折一般，云原生当然也走过弯路。在上午的主题演讲中，左玥系统总结了当前云原生解决方案落地的三大场景：针对新兴业务，云原生黄金三角（容器云、DevOps、微服务）全部落地，可以实现新兴业务的快速敏捷迭代，帮助研发人员和架构师打造自己的IT产品； 针对有大量传统应用需要数字化转型的企业级服务治理，以API为核心的云原生敏捷集成架构通过细粒度的集成部署、去中心的集成管理、云原生基础支持实现架构的敏捷； 针对大型集团企业的数字化PaaS大运营解决方案。大型企业IT内部在应用云原生技术，探索如何推动以应用为核心的IT重塑时，后经历过IaaS、SaaS两条路径，但两次实践都没有达成最初的目标。 集团企业最初是把IaaS层统一，做一个大资源池，由集团统一提供IaaS资源进行管理。
灵雀云CEO左玥 但却没有达到理想效果，“虽然IaaS资源统一，在一个集团公司里面管理子公司的应用和数据，但是这些应用和数据并没有打通，数据之间没有打通，应用之间也没有复用”，左玥表示。 第二次尝试自然而然就聚焦在SaaS的形式，把集团公司里所有应用，比如财务、HR、CRM等分解成一个个垂直应用，通过集团公司整体SaaS方案，对内提供整体的服务，只要是统一建设的应用，每个子公司都不再分别建设。 左玥提到，“这种模式也没有完全成功，有些管理性的业务，比如财务、HR，因为本身就是集团公司统一管理的，相对容易以SaaS形式统一推广，但是生产性工具，因为每个集团子公司都有历史原因或者自身特色，留下的大量核心生产系统很难通过SaaS系统进行统一。” 最终大型企业选择通过PaaS+数据湖的形式来给集团公司提供服务，底层是基础云平台，中间层通过云原生技术平台来支撑，做好数据湖数据以及应用的治理，上面则提供运营平台，同时改用松耦合的方式去管理。 “计量市场、企业级计费、安全等特性，都是在运营平台上实现的功能，各个集团公司能够非常顺畅的迁移到平台上面来，实现统一的数据治理。PaaS平台提供基础的管理、规范能力，在此基础上企业可以自行去开发自己的业务系统能力，而不是从头建设。同时也达到了管控和数据统一治理的效果。这就是我们提供的云原生技术的PaaS数字化大运营解决方案”，左玥总结道。 Kubernetes编排一切 “如果一定要用一句话去概括2019年的话，我觉得2019年会是云原生理念和技术普及的元年，就是说很快，云原生也会变成一个新的常态”，陈恺肯定地表示。
灵雀云CTO陈恺 陈恺介绍，从去年年底，当时行业开始说Kubernetes开始变得“无聊”，这有几层含义：第一，核心技术变更的速度开始变慢，这是好的现象，因为一方面代表技术已经成熟，另一方面它的定位和边界非常清晰，哪些东西放在核心里面做，哪些东西通过扩展去做非常明确；第二，创新还在持续，但创新会转移到技术栈的更上层；第三，Kubernetes会变得无处不在，在企业应用场景随处可见。 但是Kubernetes核心社区并没有闲着，目前它有三个最主要的目标： 持续提升核心技术的稳定性、易用性、可扩展性； 想办法将更多的技术持续的集成到以Kubernetes为核心的云原生技术栈； 把以Kubernetes为核心的云原生技术栈推广到更加多的应用场景。 从云原生基础设施的角度，陈恺强调，Kubernetes正在编排一切。Kubernetes的核心是声明式API ，以及基于 “控制器” 模型的架构设计范式。 比如VMware把vSphere做了完整重构，相当于完全改成Kubernetes原生架构，Kubernetes去编排vSphere里面所有的资源，像容器、虚拟机、集群。 其他诸如大数据，Spark和Kubernetes的集成已经非常普遍；再如机器学习，Kubernetes和Tensorflow之类深度学习的框架做集成，相当于是用Kubernetes去编排机器学习的workflow；还有函数，容器和虚拟机都可以用Kubernetes做编排，函数自然也能用Kubernetes做编排，开源框架都在加速向Kubernetes靠拢。 “理论上所有可编程、有API、可抽象成资源的对象，都可以通过Kubernetes去编排。换个角度想，可以把Kubernetes理解成一个开发框架，基于这个开发框架去构建各式各样的上层平台，这些平台和容器编排不一定要有任何关系，所以很多新出现的技术，第一天就会说自己是Kubernetes原生的，一些已有的技术或者产品，也经常选择去做一些重构，变成Kubernetes原生”，陈恺表示。 云原生应用架构落地原则 陈恺还提到，从云原生应用架构的角度，当前企业面临着严峻的应用架构挑战，比如现代化用户体验与业务敏捷性的矛盾，单体架构遗留的技术债、有限资源与业务持续性的矛盾。 因此，云原生应用架构的落地需要遵循一系列务实的原则。首先需要明确，并不是所有应用都应该或者都需要做微服务拆分，多种粒度服务同时并存是很正常的事情，甚至我们默认应该从比较大的粒度开始，当业务层面真的有敏捷性需求时，我们才会按照变更的边界和优先级逐步做微服务拆分。 其次，当面对敏态业务、新兴业务，有敏捷性需求并且做了微服务化，一定要意识到微服务化之后会带来运维复杂度提升，这也就意味着做了微服务化一定要拥抱云原生，容器化并迁移到基于Kubernetes的平台上，甚至在Kubernetes平台上应该用Service Mesh对应用做微服务治理。 此外，API在整个架构中具有非常重要的作用，一个应用即便不做微服务拆分、不更改架构，也可以做一些服务化适配，将一些关键能力通过API输出，无论是对企业内部的集成还是对外能力开放，API都能起到很大的作用。 API治理也成为新的需求，API治理一般会通过API网关来实现，但不会只有一个API网关，有时有多个层级的API网关。一般来说，越往上，API网关的职能越偏向运营，越往下，API网关的职能越偏向技术。比如做限流，在企业层面的API网关可以做限流，做API限流的目的可能是因为某个用户买了一个套餐，套餐有一定额度，只能调用这么多次；而在ServiceMesh里做限流的目的是为了保护后端的服务，让它不被DDOS。 灵雀云最近推出了Alauda API Management Platform（AMP）企业级API管理平台，定位是企业总的API网关，负责南北向的API治理，更偏运营层，主要职责是API全生命周期管理、API能力开放运营（API Economy）、API治理等，帮助有大量传统IT业务的企业客户实现云原生应用架构的落地。 据信通院《中国云计算开源发展调查报告（2019年）》，超过七成的企业已经使用容器技术或正在测试应用环境，36.4%的企业已经使用了容器技术，云原生落地已经进入企业核心地带，成为企业突破转型瓶颈的重要路径。雷锋网雷锋网 |
