KubeCon2018西雅图在前线(一):云原生概念已经深入人心

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介: 云原生的征程是星辰大海。Kubernetes是云原生中最亮眼的代表。

作者:张凯,车漾

首日印象

2018年圣诞节临近,西雅图已经开始有了节日的气氛。而与此同时,在西雅图华盛顿州会议中心,CNCF的年终大戏---西雅图Kubecon和CloudNativeCon闪亮登场。经过近两年的传播和教育,云原生的概念深入人心,从people mount people sea的会场就可见一斑。这次会议共有八千名参会者,创造CNCF会史的记录。

image

首日Keynote内容中Kubernetes本身的更新并不多,倒是CNCF的其他成员Helm,prometheus,envy,linked,rook,vitess,grpc,NATS,HARBOR轮番上场,分别简略的介绍了一下自身的进展和计划。

首先登台亮相的是Helm,微软工程师主要谈到的是明年v3上的发布及变化,完全client端的架构,开发SDK支持,lua Hook。另外就是Helm Hub的介绍,以及其对应的开源版本:https://github.com/helm/monocular

image

今天最大的新闻就是明星项目etcd被RedHat捐献给了CNCF社区,而阿里巴巴的资深专家李响作为核心开发人员回顾了etcd的5年心路历程,以及与CNCF的不解之缘,比如etcd开始就使用了prometheus,并且从Rest切换成了GRPC。而etcd也因为它的稳定,简单,高性能的特性得到了社区认可和大量实际场景的锤炼。比如阿里集团的sigma和阿里云容器服务都深度使用了etcd,应该说etcd加入CNCF应该是实至名归。

image

在Kubernetes上跑深度学习

上午我们代表阿里云容器服务团队分享了《Using Kubernetes to Offer scalable deep learning on Alibaba Cloud》。通过大会日程注册感兴趣的有555人,目测现场听众有200多人。Nvidia,Mellanox,Huawei,Google, AWS都有开发人员和我们讨论,一些创业公司也希望尝试我们的Arena 开源项目。北美的kubernetes用户对AI on K8S很感兴趣,大会一共接收了12个与机器学习以及数据分析相关的演讲。

_1

下午场主要参与了和AI相关的分享。KubeFlow作为在Kubernetes上运行机器学习作业的首选开源项目,依然是最热门的话题之一。不过相比于上海的CNCF并没有显著的更新,这也是两次会议时间过于接近造成的。主要介绍了KubeFlow 0.4的内容,其中最重要的是Pipeline,他们也进行了demo。不过现在的问题是gcr.io镜像已经硬编码到了bootstrapper了,这样造成在国内完全无法运行。我们会和google一起修复这个问题。另外一个就是KubeFlow路线图:

  • 企业级可用 (IAM/RBAC, 升级)
  • 更好的Jupyter Notebook集成支持
  • 新项目pipeline中对实验结果比较和模型管理的支持

有趣和有情怀

其中另一个比较有趣的是,IBM利用KNative和OpenWhisk组件创建事件驱动的AI Pipeline,并且通过Istio用于流量管理和可观察性,以构建一个完整的pipeline。而他们实际的demo是通过argo实现的,这是由于argo能够通过web ui观测整个workflow的流程,而KNative目前还做不到。有趣的是,IBM的整体方案依然“很IBM”风格,用了很多独立的系统和组件串联成复杂的解决方案。

image

印象比较深刻的是对于Google云对于安全的分享,近日频繁爆出的Kubernetes安全漏洞引发了整个生态的忧虑,究竟下一个黑天鹅在哪里成了悬在Kubernetes头上的一达摩克利斯之剑。他们的第一个建议是Stay up to date,一定要保持Kubernetes最新版本。

image

下午的KeyNote更多的是情怀篇,来自Google的Principle Engineer :Tim Hockin 回顾了4年来Kubernetes的风风雨雨,如何从一叶小舟演进成了容器调度界的航空母舰。他着重感谢了社区的贡献,其实也从另一侧面反映Google在开源生态领域的能力和号召力。

image

还有哪些可以期待?

KubeCon+CloudNativeCon在北美的号召力确实不同凡响,从参会者和赞助商的数量增长可见一斑,但是频繁举办的Kubecon会导致没有足够多的时间创新和沉淀,内容显得有点中规中矩。而今天有幸遇到一同参会的卷爷,领略了大神针对微服务和服务网格方面的很多创新思想。比起被istio占据几乎所有相关话题的现状,确实令人眼前一亮。

另外缺乏大规模生产客户也是Kubernetes需要努力的地方,Mesos有Twitter,uber等一干用户,但是时至今日,原生Kubernetes大规模使用在企业生产系统的案例还鲜有见到。这也是社区需要共同努力的地方。

云原生的征程是星辰大海。安全、有状态应用、数据管理、多集群管理、更多类型作业的支持都需要不断强化...Kubernetes为代表的云原生领域,未来的方向和问题其实已比较明确,阿里云会继续深耕,携手广大用户共同拥抱云原生。

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
8月前
|
存储 SQL Cloud Native
深入了解云原生数据库CockroachDB的概念与实践
作为一种全球领先的分布式SQL数据库,CockroachDB以其高可用性、强一致性和灵活性等特点备受关注。本文将深入探讨CockroachDB的概念、设计思想以及实践应用,并结合实例演示其在云原生环境下的优越表现。
|
8月前
|
Cloud Native 关系型数据库 大数据
CockroachDB:云原生数据库的新概念与实践
本文将介绍CockroachDB,一种先进的云原生数据库,它具备分布式、强一致性和高可用性等特点。我们将探讨CockroachDB的基本原理、架构设计以及在实际应用中的种种优势和挑战。
|
3月前
|
Cloud Native 持续交付 云计算
云端新纪元:探索云原生技术的奥秘在当今数字化时代,云计算已成为推动企业创新和增长的关键动力。随着云平台的不断成熟,云原生技术应运而生,以其独特的优势引领着一场新的技术革命。本文将深入探讨云原生的核心概念、主要特点以及它如何改变现代软件开发和部署的方式,为您揭开云原生这一神秘面纱。
云原生是一种构建和运行应用程序的方法,充分利用了云平台的弹性、分布式本质以及声明式基础设施。本文将解析云原生的十二要素,微服务架构的优势,以及容器化、持续集成与持续部署(CI/CD)等核心技术的实践应用。通过深入浅出的方式,让读者理解云原生不仅是一种技术,更是一种文化和方法论,它正在重塑软件开发流程,提高资源利用率和应用系统的可扩展性与容错性。
|
3月前
|
运维 监控 Cloud Native
深入理解云原生技术:从概念到实践
在数字化转型的浪潮中,云原生技术如同星辰指引航船,引领企业驶向灵活、高效的未来。本文将深入浅出地探讨云原生的核心理念、关键技术及应用实例,旨在为读者揭开云原生的神秘面纱,展示其如何重塑软件开发与运维模式。通过理论与实践的结合,我们将一窥云原生技术的强大动力和无限可能。
|
4月前
|
运维 Cloud Native Devops
云原生架构的崛起与实践云原生架构是一种通过容器化、微服务和DevOps等技术手段,帮助应用系统实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维的技术理念。本文将探讨云原生的概念、核心技术以及其在企业中的应用实践,揭示云原生如何成为现代软件开发和运营的主流方式。##
云原生架构是现代IT领域的一场革命,它依托于容器化、微服务和DevOps等核心技术,旨在解决传统架构在应对复杂业务需求时的不足。通过采用云原生方法,企业可以实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维,从而大幅提升开发效率和系统可靠性。本文详细阐述了云原生的核心概念、主要技术和实际应用案例,并探讨了企业在实施云原生过程中的挑战与解决方案。无论是正在转型的传统企业,还是寻求创新的互联网企业,云原生都提供了一条实现高效能、高灵活性和高可靠性的技术路径。 ##
260 3
|
7月前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
云原生概念总结
云原生概念总结
70 0
|
8月前
|
存储 监控 API
【云原生系列】云计算概念与架构设计介绍
**云计算**是基于互联网的计算模式,通过共享计算资源(如服务器、存储、应用程序)提供高效、可扩展、可靠、安全和经济的服务。其架构通常包括**物理层**(服务器、存储、网络设备等基础设施)、**虚拟化层**(虚拟机、容器、虚拟网络等)、**平台层**(开发、运行时、数据库服务等)和**应用层**(企业应用、Web应用、移动应用)。云计算服务有IaaS、PaaS和SaaS,广泛应用于企业IT、开发测试、大数据处理、AI和远程办公等领域。为了确保性能和可靠性,云平台采用负载均衡、自动伸缩、备份恢复、安全措施和监控故障排除等方法。
342 1
|
8月前
|
存储 监控 API
【云原生系列】云计算概念与架构设计介绍
云计算是一种基于互联网的计算模式,在这个模式下,各种计算资源(例如计算机、存储设备、网络设备、应用程序等)可以通过互联网实现共享和交付。云计算架构设计的主要目标是实现高效、可扩展、可靠、安全和经济的计算资源共享。
180 5
|
8月前
|
存储 人工智能 Cloud Native
【云原生|云计算系列】云计算基础概念
【云原生|云计算系列】云计算基础概念
444 0
|
8月前
|
Kubernetes Cloud Native 应用服务中间件
【云原生】kubernetes学习之资源(对象)控制器概述---概念和实战(五)
【云原生】kubernetes学习之资源(对象)控制器概述---概念和实战(五)
59 0