大咖論道云原生，華為云X-Meetup｜創原會首站啟航

10月31日，華為云5G+X聯創營聯合msup舉辦的X-Meetup | 創原會，在北京市音樂空間順利召開。

10月31日，華為云5G+X聯創營聯合msup舉辦的X-Meetup | 創原會，在北京市音樂空間順利召開，180+互聯網企業技術骨干專家齊聚一堂，共同探索了云原生技術領導力最新實踐。

本次分享中，來自華為云容器域高級產品經理汪洋、美團基礎架構部中間件研發中心技術專家劉世朋、同城藝龍架構師彭濤、華為云容器批量計算首席架構師馬達及靳江明博士，分別從Cloud Native2.0、Service Mesh、容器化、Volcano、分布式機器學習五個關鍵工程實踐同參會者進行了分享與交流。

5位大咖云集 聚焦落地技術實踐

01：Cloud Native 2.0：從資源為中心邁向以應用為中心

華為云容器域高級產品經理 汪洋

首位分享嘉賓是來自華為云的容器域高級產品經理汪洋，他帶來了《Cloud Native 2.0：從資源為中心邁向以應用為中心》的主題分享，并為參會者介紹了華為云Cloud Native基礎設施從1.0向2.0的思考以及華為云在產品和解決方案中的實踐。

分享中汪洋首先為大家講述了云原生的兩個技術趨勢：一是企業IT投資重心逐步向云原生應用傾斜；二是云原生以“應用使能” + “混合云”為核心，并介紹了云原生的理念，即圍繞K8s容器做為基座構建新一代云原生基礎設施，它具備豐富的應用生態，開放、統一的技術平臺，軟硬協同的基礎設施。接著，汪洋介紹到，華為云針對Cloud Natvie1.0時代企業大規模落地云原生問題，進行了戰略升級，提出了Cloud Natvie2.0的概念，即以應用為中心來構建IN基礎設施，再升級應用架構、新賦能泛在應用、重定義基礎設施；并對1.0逐漸向2.0演進的整體解決方案（降本增效、跨云管理、統一計算、云邊協同）、產品的全景圖和落地案例做了詳細講述。最后，汪洋表示未來華為云Cloud Native2.0將從All in one，App-Centric，Multi-Cloud Native，以及Openless這套系統，從底向上三層解決云原生1.0面臨的挑戰和問題，通過一套云原生的基礎設施重新釋放在業務上的價值，將其做升級和演進。

02：Service Mesh技術在美團的落地與挑戰

基礎架構部中間件研發中心技術專家 劉世朋

第二位分享嘉賓是來自美團基礎架構部中間件研發中心技術專家劉世朋，他為我們帶來了《Service Mesh技術在美團的落地與挑戰》的主題分享。

美團 Service Mesh 建設開始于 2018 年底，在 2019 年 5 月底進行了線上少量業務的試點。美團相對具有較為完善的服務治理系統，業務開發語言以 Java 為主且內部技術棧較為統一，OCTO 服務治理系統的接入覆蓋率很高。本次分享中，劉世鵬主要從美團服務治理系統演進、美團Service Mesh關鍵技術詳解、未來演進三個方面進行了分享，同時提到了服務治理建設應該圍繞體系標準化、易用性、高性能三個方面開展；大規模治理體系 Mesh 化要重點關注容器化 & 治理體系兼容打通。不少參會者表示受益匪淺，連連稱贊。

03：容器化助力公司降本增效：規?；ㄔO的挑戰與實踐

同程藝龍架構師 彭濤

隨后，彭濤主要從同程藝龍的容器化技術體系建設、隔離問題及相關解決方案介紹、調度問題及相關解決方案介紹、資源利用率提升方案介紹、遠期規劃、產品化和規模落地經驗總結六個方面進行了分享。

首先，他向大家展示了同程藝龍容器平臺的基本架構，并向大家闡述在遇到一些比較新的特性或者特殊的需求時，K8s 有良好的設計和優秀的插件系統、豐富的云原生應用可以快速實現自己的業務需求。

接下來，他為大家分享了在日常的使用 K8s 和 Docker 過程中主要遇到的四類問題（隔離、調度問題、資源利用率和推廣）及解決方案。最后，針對高緯、多目標的調度升級、秒級擴容的挑戰為現場的嘉賓進行了詳述。

04：基于Volcano構建高性能的云原生批量計算解決方案

華為云容器批量計算首席架構師 馬達

接著，華為云容器批量計算首席架構師馬達發表了《基于Volcano構建高性能的云原生批量計算解決方案》的演講。華為云是國內最早推出K8s云原生容器技術的商業化產品云容器引擎CCE和云容器實例CCI，而且在開源社區發起并領導了多個生態項目，幫助各行業更快地落地并實踐云原生技術。

馬達向大家介紹到，隨著K8s的成熟，越來越多的企業把它作為AI、大數據以及高性能批量計算的下一代基礎設施。然而，K8s作為普適的容器化解決方案，應用到大數據、AI、高性能批量計算等專業領域時，存在以下三個挑戰：

挑戰 1:面向批量計算、高性能計算等場景的調度策略，e.g. fair-share, gang-scheduling, Queue

挑戰 2: 面向批量計算、高性能計算等場景的作業生命周期管理， e.g. multiple pod template，error handling

挑戰 3: 異構硬件的支持、共享，e.g. GPU,FPGA

針對以上問題，華為云推出了基于Volcano構建高性能的云原生批量計算解決方案，Volcano優化了AI、大數據、HPC等場景下的任務調度，讓離線計算任務更高效、資源利用更充分。

05：基于分布式機器學習的通信網絡資源協同優化和分配

靳江明 博士

最后一位分享嘉賓是靳江明博士，他帶來了《基于分布式機器學習的通信網絡資源協同優化和分配》的主題分享。靳江明主要從網絡切片服務、研究動機與目標、市場化網絡資源管理、市場化分布式機器學習、應用場景展望五個方面進行了詳述。

在分享中，他提出下一代通信網絡技術的特點應該是以數據驅動為導向，建立面向用戶多樣性的服務型框架，針對如何維持網絡高效率運作、提升網絡成員服務體驗、如何對網絡中的信息進行挖掘和分析以得到網絡資源優化與利用的最優解，靳江明博士提供了思路，即建立通用的網絡成員資源分配交易體系，研究網絡資源的定價策略；設計有隱私保護的分布式機器學習算法，實現信息驅動下的動態資源優化分配策略，進而推動5G相關產業的大規模升級。

活動還特設圓桌對話環節，針對云原生轉型、開發團隊要做哪些改變；什么是好的云原生及偽云原生，有哪些區別；如何看待云原生將混合云、人工智能、邊緣計算等領域深度結合，企業又該做哪些準備等問題，五位講師進行了一系列的思想碰撞。

針對云原生轉型，開發團隊需要做哪些改變的問題，汪洋認為云原生的基礎設施與虛機時代的基礎設施是一個并列式的基礎設施，但一個面向資源型，一個面向應用型，華為云開發團隊現在對于云原生的概念理解逐漸產生了變化，體現在系統開發過程中如何去更好的運用微服務的架構思想與業務相結合；同時也希望在開發過程中更多的在理念和思想上進行轉變。

劉世朋對于云原生是好的還是偽的進行了一些闡述，他表示：云原生是要為業務服務的，如果上云后為技術團隊及業務同學帶來了便利，那么上云是值得的。目前，有很多公司有一些比較老舊的技術棧，現在不妨趁著云原生技術去上云，把技術棧補起來。彭濤用一句話簡單的進行了表述，他認為好的云原生要盡量減少成本，降低運維復雜度和難度，而運維復雜、成本高，就是不好的云原生。

關于最后一個問題，靳江明認為，當下服務越來越多樣，云、人工智能、邊緣計算如果可以遵循一套比較統一的接口，在生態中會更容易使業務更快的擴展，否則一旦遇到不同的服務體系，打通數據的成本將變的很高，企業也要學會定位現在的業務，是否需要擴展，是否需要走邊緣端，人工智能，如果需要的話就要及時選型布局。

汪洋則表示，在云原生時代混合云、邊緣和人工智能結合是一個大的趨勢，就像人工智能和Tensorflow框架很好的進行了結合；針對企業做哪些準備，他覺得企業不是做準備，而是應該更多的參與進來，共同來提供更多的場景，一起做技術和產品創新，更好的服務客戶。

會后，大家意猶未盡的和講師當面進行了技術交流，現場氣氛活躍。

云原生技術是企業實現數字化轉型所必備的創新技術與方法論。本次活動，不僅讓參會者全面理解了解云原生的概念、最新技術和應用成果，同時通過現場實操助力參會者快速掌握釋放云價值的最新路徑。

未來，華為云將聯動更多創新企業伙伴，共同發布優秀解決方案，結合華為云本身的業務幫助合作伙伴梳理戰略，打造聯合創新場景，提供交流分享平臺，為參會者賦能。

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