数字技术前瞻

如何让整个制造链对业务变化快速响应。

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一方面，为应对各类大促场景与电子交易，金融行业面临业务系统流量弹性压力陡增。由于 历史遗留原因，基础设施资源异构化严重，资源利用率普遍较低，弹性伸缩能力较弱，金融企业 应用基础设施及软件架构均亟需升级。

另一方面，互联网金融促使传统金融企业转型，驱动金融 科技和金融产品的升级。

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数据处理：从大量连接人的计算，升级到大量连接IoT 设备计算，IT设施升级到围绕云边端进行实践响应。

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飞利浦：飞利浦的IT运维成本缩减了54%;部署一台能够直接应用的服务器仅需几分钟;实现按需调节服务器资源 使用量;运维人力成本也显著降低，解放时间专注业务系统的运维与优化。

老板电器：在关键物料质量控制方面，老板电器各片区检验员根据当班叶轮上线检查的质量情况输入到该表单当 中，计划、生产和品质人员通过图表直观的反应质量波动状况，及时掌握质量信息，当出现异常时能快速响应。

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容器技术能够屏蔽底层基 础实施架构差异，实现资源利用率最大化； 微服务架构拆分应用，实现服务按需弹性 的同时，降低了应用研发和运维运营成本。 基于云原生构建的业务应用具备弹性、高 可用且快速迭代等优势，助力企业灵活应 对业务发展中不断变化的客户需求，促进 了金融业务的可持续发展。

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软件工程：从大部分企业挣扎于迭代速度，升级为常 见的敏捷业务迭代。

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如何运用新技术手段实现 快件的智能化调度、智能化服务成为了物流行业数字化转型的难点。

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得益于整体技术水平和市场的成熟，美国联邦政府对云计算的商业和战略价值的认知更为深刻，云计算相 关体系的刺激政策发布时间较我国均提前2-4年。同时在云计算的应用场景方面，美国已经迈过大规模企 业上云阶段，开启实质性的云上价值挖掘阶段，相比之下我国的政策还在以鼓励用云为主。

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相较美国中国云计算产业整体发展 历程较短，国内云原生虽已在互联网和金融领域深化应用，但在传统制造、能源以及政务、军工 等行业对云原生技术接受度不高，云原生化仍处于低位。据信通院调查数据显示，业务云原生化 的安全可靠性、迁移的高成本和效果不可预期是企业选择云原生技术的最大顾虑。而上述行业对 于数据和业务的安全稳定要求更高，且大多选择私有云或混合云，这些领域大型公有云服务商无 法完全覆盖，因此国内诞生了一批容器云、云原生管理运维以及云原生安全企业，并受到到资本 市场高度关注，融资规模渐趋稳定。

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中国主导亚太，阿里云、华为云、腾讯云占 比超过 2A 市场总和。Gartner 发布的 2021 年 IT 服务市场报告数据显示，阿里云以 25.53% 的 成绩位居亚太云计算服务市场第一，超过了微 软和亚马逊市场份额。得益于全线产品的彻底 云原生化，阿里云在云操作系统、数据库、容 器等多个核心技术领域取得了跨越式的发展， 形成了可比肩美国的技术竞争力。同时，亚太 地区国家的文化价值认同和我国国际影响力的 显著提升，也为中国云服务商的商业拓展提供 了重要机遇。

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云原生的概念以及最 核心的容器、容器编排引擎项目均由美国科技公司推出，云原生领域最具影响力的开源生态系统 CNCF 是由 Google、RedHat 和微软等公司牵头创立，目前全球主流的云计算科技企业绝大部分 都是 CNCF 会员，而开源的生态系统无疑是推动云原生技术创新的源动力。根据 CNCF 统计，在 Kubernetes、Contained、Envoy、Prometheus 等核心技术项目中，美国贡献度排名第一其占 比极高，Google、RedHat、IBM 等美国企业贡献度名列前茅。

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一方面中国科技 公司加大技术投入，CNCF 开 源社区核心项目贡献度提升， 并引领细分领域技术的创新。 CNCF 整体贡献度中国科技公 司打破美国垄断进入前十， Kubernetes 项目贡献度仅次 于 Google、RedHat，同时中国科技公司贡献并主导了 Dargonfly、KubeEdge 等新项目。

另一 方面阿里云、腾讯云、华为等企业已具备全球竞争力，陆续入 Gartner、Forrester 等国际权威咨 询机构云原生类竞争分析报告，打破美国企业独占的格局，进入头部序列。

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美国领跑全球中国主导亚太，中美云原生产 业鸿沟持续收窄。

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“云”就是使用虚拟化的技术将资源池化。水是资源，不用紧耦合的方式来部署和使用，不 用家家户户打水井，而是整个村庄联合起来“打”一个湖或池塘，再修管道连到各家各户，这就 是资源池化。资源池化以后可以做到按需按量使用，弹性调度，甚至还可以将资源进行解耦，比如，将厨房当作一个计算节点，水当作存储节点，可以随时切换，如果这个厨房不够了，通过系 统调度，可以快速拉起另外两三个厨房做计算。这就是云原生核心逻辑，将不同类型资源解耦， 并进行池化。让原来的一口口独立水井，在背后合并成一个看不见的江河湖海。具体的，比如在 云原生的计算存储分离架构下，业务节点可以根据需要自由地对计算、存储进行快速的扩缩容等 操作。

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以阿里、腾讯和华为科技巨头为代表的 云数据厂商；以武汉达梦、人大金仓、南大通用和神舟通用“四小龙”为代表的传统国产厂商； 以 PingCAP、巨杉、万里开源为代表的新兴自研势力；以科蓝、浪潮、星格瑞为代表的外购拥有 完整产权的厂商。

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在 Linux 新版本内核中引入的 eBPF 技术可以通过可编程的方式去简化内核的网络转发链路，通过把 XDP 程序注入到了网卡驱动程序中，大幅度缩短网络处理链路，降低复杂度，提升了网络的可靠 性和性能，在未来会有广泛的应用。

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主要有层次数据模型 (Hierarchical Data Model)、网状 数据模型 (Network Data Model)。

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云原生网络的基本目标是满足云原生服务的网络端点和服务间的互通性、安全性和负载均衡 要求。

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1. 大规模、复杂的互访场景要求云原生网络扁平化。
2. eBPF 等技术将有效改善容器网络复杂链路的高延时问题。
3. 网络安全将成为云原生技术底座的重要组成部分。
4. 云原生网络的规模扩展问题仍然有待解决。

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一是应用负载模型的精细化、动态演进，要求芯片内 核技术升级。从架构设计上，芯片内核的线程处理分割需要更加细粒度，独立内核需要有独享的 二级缓存，来能够最大程度的去适应云原生环境中需要平行扩展的微服务化应用，为用户提供更 高性价比的服务；

二是超大规模数据中心和边缘数据中心的需求猛增，这两类数据中心在延时、 散热、功耗等需求与传统数据中心不同，这对 CPU 的部署密度和能耗的要求越来越高，基于 ARM架构的芯片成为云原生芯片的主要发展方向，比较典型的产品有阿里云的倚天 710 芯片、AWS 的 Graviton 系列芯片等。

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互联网时代，用户需求快速变化，市场机遇转瞬即逝，敏捷、弹性、降本成为应用构建的核心需求。

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功能性解耦是云原生架构设计的核心要素。

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路由模式、Overlay 和 L2 方案三种。

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1. 裸金属节点就可以被当做纯粹的计算资源，可以“完全”被业务负载使用。同时避免了对业 务负载的性能干扰。
2. 容器网络、容器存储组件下沉到卸载卡后可以与传统 IAAS 层的网络、存储组件垂直打通， 减少冗余功能；直接以硬件设备直通方式将存储、网络资源分配给容器实例，缩短 I/O 路径，提 高性能。
3. 容器层组件下沉到卸载卡后，裸金属成为纯粹的计算资源，可以被容器实例或者虚机实例共 享，为虚拟机和容器实例共节点奠定了基础，提高资源整体利用率。

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SOA 架构的出现标志软件开发进入“雕版印刷”时代，将原本整体的应用拆分为可 复用的“雕版”，复用性相对于单体架构大大提升。

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通过将用户的需求从单体应用中的各个功能 拆分出来，变为可复用的服务分别开发。再将多个服务以接口和协议进行组合，由消息总线统一 处理各服务和外部进入的请求。

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从维护治理的角度看，单体架构虽然相较于微 服务几乎不需要治理，但是弹性较差，而且对软件的维护成本极高；而微服务则可以对单个服务 重构或更改，对于上下游的依赖小，开发人员的工作量大幅降低。

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从研发交付角度看，传统的瀑布 式开发虽然各阶段清晰，但是对于高频次的用户需求反馈以及软件更新乏力；微服务架构则可以 及时根据用户需求快速修正错误或者添加新功能。

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业务创新需求加快应用迭代频率；数据冲击提升服务 弹性需求；用户体验驱动服务高可用。

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微 服务架构将应用进一步解耦，服务粒度更细，使用轻量级通信协议简化服务间通信压力。并且其 基于容器平台的部署方式，充分发挥云环境下的弹性和高可用等优势。

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在测试方面，微服务架构中不仅可利用传 统的方式进行测试，也建议生产环境中的服务进行探索性测试：因为分布式系统天然的复杂性， 探究系统的可用性和稳定性不可或缺。由于微服务架构带来的系统复杂度，需要利用一系列服务 治理的组件减轻开发以及运维人员的工作量，达到整个分布式微服务系统的稳定性和高可用。

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在单体架构中，应用大多数通过瀑布式模型进行开发，计划、开发、测试、上线等阶段单 独进行，以整个应用为单位进行开发、维护。

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一般来说，微服务应用的生命周期应该从服务的设计以及拆分开始。通常企业应以成熟的业务 应用为基础进行分析，确定微服务化改造的需求。在明确架构和需求后，通过统一的开发规范和 流程对相应的功能以及底层基础设施进行开发构建。整体流程与传统应用开发流程类似，先将微 服务部署至测试环境中进行测试，通过后再正式上线。

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缺点在于可用性极大依赖于服务总线。

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这种开发模式与印刷术出现之前的手写时代相似： 手写卷很难根据场景复用，有按需更新或修改的部分则需要整体重构。

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1. 资源占用问题。由于卸载卡上的资源非常有限，容器组件需要进行轻量化瘦身后才能较好的 适配卸载卡，当前业界也在推动容器引擎层面的轻量化改造，比如 kata-shim-v2 和 isulad。

2. 实例密度问题。由于容器存储和网络资源都是走 VF 直通方式，而当前卸载卡上支持的 VF 数量比较有限，在小规格实例场景，VF 会成为实例密度提升的限制。

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从软件架构的演化来看，微服务架构的出现是用户需求、开发周期以及市场规模变化下的必然 发展。

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