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灵雀云重磅发布3大云原生产品 顺应传统IT云原生转型需求

Yesky天极新闻 2018-10-11 16:54 我要吐槽

 云原生是当下热议的讨论话题,集各种热门技术之大成。2017年底Kubernetes成为容器编排的事实标准,将云原生的概念彻底推向高潮。

  近日,由云原生技术实践联盟(CNBPA)和灵雀云联合主办的首届云原生技术实践峰会正式召开。灵雀云创始人兼CTO陈恺在会上发布了一站式云原生应用赋能平台Alauda Container Platform(ACP)、云原生机器学习赋能平台Alauda Machine Learning(AML)和企业级容器PaaS平台Alauda Cloud Enterprise(ACE)三大新产品。

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  灵雀云创始人兼CTO 陈恺

  灵雀云成立于2014年, 是一家专注于容器服务和企业级PaaS的云服务商,在西雅图和北京都设有研发中心,其CEO左玥、CTO陈恺均出自原微软Azure云平台的核心创始团队,公司75%以上的后端开发工程师均拥有Kubernetes代码级的熟练掌握能力。

  灵雀云先后获得分别由腾讯云和英特尔投资领投的融资,客户覆盖了银行、证券、保险、运营商、制造、能源、航空、汽车等领域的诸多五百强企业。

  2018:云计算的后Kubernetes时代

  “自Kubernetes在2017年底成为容器编排标准以来,其对技术社区和行业的影响力正在迅速爆发,2018年云计算已进入后Kubernetes时代。”陈恺在题为《云原生助力企业持续创新》的演讲中提到:“未来,Kubernetes或将向下管理所有基础设施,向上支撑所有应用,成为真正意义上的‘云操作系统’以及新一代的‘应用服务器’,Kubernetes还有可能成为绝大多数应用的唯一交互方式。”

  陈恺坦言,因Kubernetes扩展机制的灵活性,越来越多的开发者将Kubernetes作为开发框架使用,并扩展Kubernetes的功能,通过Kubernetes提供与容器编排并不相关的各种服务,技术社区中流行的各种花式玩法,甚至远远超出了Kubernetes设计者的预料之外。

  云原生的概念在早期非常小众,在云原生技术实践联盟(CNBPA)的推动下,2018年进入云原生的爆发期,开发交互方式正在向云原生的方向改变,云原生的概念迎来了实际的落脚点。

  未来传统企业将逐渐演变成软件公司,但是只在商业模式中包含软件,并不能带来竞争优势,而云原生能够最大化释放云计算生产力的应用设计、开发、交付和管理方式,其容器化、动态调度和快速交付的特点能够快速将价值传递给客户,这是传统企业关注云原生技术的根本原因。

  ACP:一站式云原生应用赋能平台

  云原生由容器、DevOps 和微服务为代表的敏捷基础架构组成,灵雀云本次发布的一站式云原生应用赋能平台(Alauda Container Platform,ACP),包括Alauda Kubernetes、ACP DevOps和ACP Service Framework三大标准化产品,是灵雀云云原生技术经过实践沉淀出的全新产品套件,实现了对云原生三大领域的完整覆盖。

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  Alauda Kubernetes是灵雀云提供的企业级Kubernetes发行版。据介绍,该版本在过去两年里已被100余家企业客户运用在生产环境当中,并通过了CNCF官方一致性认证,支持一键安装和升级,用户体系可以灵活打通,权限和决策参照企业实际的使用习惯,网络、存储皆可开箱即用,针对运维人员提供从监控到日志的完整解决方案。

  在DevOps方面,灵雀云在2017年即提供了支持CI/CD流水线和容器流水线能力的版本。在客户流程需求的驱动下,本次发布的ACP DevOps采用开放式工具链的集成和编排,实现了对生态合作伙伴解决方案的完整集成,贯穿应用的全生命周期管理。

  ACP本身也是依托于DevOps开发,陈恺在现场进行了用例演示,从现场演示可以看出,运用ACP DevOps,开发者进行代码开发,会激发一条流水线跑单元测试和自动化测试,之后在预发布的环境中跑更完整的测试,全部通过后工程师会正式推入到生产环境,发布成功后机器人将自动推送消息。

  客户可以在生产环境中无限次模仿真实用户的行为,产生大量监控数据。通过监控指标分析对比各应用版本之间的质量,遇到问题系统将自动报警。最终,企业可以自主选择发布的版本。前期的反复测试,大大降低了正式版本发布的工作量。

  ACP Service Framework(ASF)是基于微服务的治理平台,已帮助诸多大型企业客户实现微服务落地。ASF平台全面集成 Spring Cloud框架,用户可以在ASF平台上一键创建微服务环境,将环境分配给每个项目,开发人员就能够获得API网关、服务注册、服务发现、配置中心、熔断监控、全链路追踪等完整微服务治理功能。

  AML:云原生机器学习赋能平台

  “近两年,在Kubernetes集群上做机器学习和深度学习的客户越来越多,未来,采用算法模型的应用将和使用数据库一样常见。”陈恺提到。

  云原生机器学习赋能平台Alauda Machine Learning(AML)是灵雀云用云原生的思想落地机器学习工程化的最佳实践。

  该平台集成了数据科学家的常用工具,使用AML可以创建分布式环境并展开实验。AML可与ACP联动,实现从模型的开发、训练、验证、发布到再训练的流程自动化。陈恺希望,通过AML与ACP等产品线的集成,最终实现模型持续训练、优化、验证的完整闭环。

  ACE:企业级容器PaaS平台

  最后发布的产品是Alauda EE的2.0升级版——企业级容器PaaS平台Alauda Cloud Enterprise(ACE),ACE包含ACP所有功能,支持多集群、多租户,并进行了大量生态集成。

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  首先,除了支持默认的Kubernetes集群,用户还可以自己导入集群,或使用第三方厂商的集群。ACE跨集群的部署和管理方式,能帮助企业客户实现两地三中心的管理。

  其次,ACE面向大型企业客户,通过ACE为企业提供完整PaaS平台。

  再次,从产品设计理念角度,陈恺表示,客户不必担心被锁定,如果希望进行产品或平台的替换,可以很容易替换成灵雀云生态中的其他合作伙伴。

  产品演进方向满足各类上云需求

  如上可以看出,灵雀云的产品演进方向十分明确。ACE主要支持大客户搭建统一的PaaS平台,用于支持各类基础设施、内外部环境以及更多复杂场景。

  ACP和ACE分别针对不同的设计目标和客户需求。灵雀云将从服务头部客户中积累的经验加以总结和提炼,对通用需求进行高度标准化和产品化,服务更广泛的市场云化需求。ACP和ACE互为补充,ACP易于被集成,ACE则长于集成其他系统。

  传统业务迁移需求将逐渐转向云原生

  “传统企业做数字化转型,不仅需要软件,更要具备软件快速交付能力,能够自给自足开发软件。云原生、DevOps、微服务等理念,都是围绕着这一目标去实现的。”

  灵雀云提供行业容器PaaS解决方案的出发点正是基于企业的数字化转型需求。针对企业软件开发迭代慢、资源利用率低等问题,灵雀云为企业搭建统一的PaaS容器云平台,基于容器技术帮助企业取得持续的创新能力。

  从目前来看,企业上云需求来自两方面,一是传统业务的迁移需求,二是云原生技术新能力的推动。陈恺表示,这两类需求会逐渐重合,而且在DevOps、容器化编排、微服务这些领域的需求已然重合,传统业务迁移需求会逐渐转向云原生。

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