摘要: “软件定义是不可扭转的趋势,通过这种方式可以更好地做资源管理,让资源得到最大化的利用,更好地服务于基础设施业务。”KubeSphere容器平台产品经理于爽谈到,“软件不再像以前通过传统的二进制文件构建,更多的围绕云原生的技术标准一定是容器化的。无论是物理机、虚拟机、云平台,软件可以通过容器在不同的基础设施里运行。未来,云原生一定是企业应用最核心的架构。”
“软件定义是不可扭转的趋势,通过这种方式可以更好地做资源管理,让资源得到最大化的利用,更好地服务于基础设施业务。”KubeSphere容器平台产品经理于爽谈到,“软件不再像以前通过传统的二进制文件构建,更多的围绕云原生的技术标准一定是容器化的。无论是物理机、虚拟机、云平台,软件可以通过容器在不同的基础设施里运行。未来,云原生一定是企业应用最核心的架构。”
根据CNCF的定义:云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用,容器、服务网格、微服务、不可变基础实施和声明式API……都是云原生的代表性技术,其优势在于可以很好地构建容错性好、易于管理、便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段,云原生技术使工程师能够轻松对系统作出频繁、可预测的重大变更。
早在2018年4月敲下第一行代码开始,KubeSphere的定位就是一个面向云原生设计的开源项目,在主流容器调度平台Kubernetes之上构建的分布式多租户容器管理平台,提供简单易用的操作界面以及向导式操作方式,在降低用户使用容器调度平台学习成本的同时,大幅降低开发、测试、运维的日常工作的复杂度。过去的一年中,青云QingCloud在云原生领域相继推出了KubeSphere升级版本、QKE(QingCloud KubeSphere Engine)容器服务,还加入了云原生计算基金会CNCF,KubeSphere在开源社区也取得了蓬勃的发展。
于爽认为,企业上云是数字化转型1.0时代的特征之一,随之而来的是业务模式和交付形态的变化,有73%的企业至少采用一个/一项云计算应用或者技术,硬件的软件定义化、数字化使得IT系统也发生了演进,这种变革可以从三个方面来看:
软件架构上,区别于此前单体应用代码打包的部署方式,之后的3 Tier、SOA架构逐渐将集中式的业务解藕,到了微服务则可以让业务模块在版本迭代和功能升级时各自独立,业务效率大幅提升;基础设施上,传统IDC不仅要支撑分布式资源,更要在应用层面构建容器化的平台或基础设施;协作流程上,DevOps、微服务的理念可将原有的密集化工作拆分成小的任务模块,各团队独立开发时可以借助API将不同的服务或功能串联起来,加速开发、测试、上线的进度。
如今,企业基于云的业务创新开始向云原生倾斜。Gartner在一份报告中指出:到2020年约有75%的全球化企业将生产中(即核心业务中)使用容器化应用。与此同时,云原生应用架构将在2-5年内达到“Plateau of Productivity”,即在企业所有的IT基础设施都可以用云原生阐释和构建。近年来,源于谷歌内部基础设施borg的Kubernetes已发展为容器领域和支撑云原生业务的实施标准,在其上构建的容器化应用可以在任意的平台运行和迁移而不受服务商锁定。
此外,Kubernetes在纵向借助标准化的开发架构和API兼顾了向前兼容和向后演进的延续性,可以在容器管理调度时更易于横向扩展。由此,企业的开发和运维人员都需要深入了解业务应用,DevOps就变得容易起来。“Kubernetes是云原生最基础的支撑平台,不过Kubernetes只提供了资源运行最基础的平台,可以把它理解为毛坯房,没有家具和家电,只能保证企业最基础的应用,还会涉及监控、日志、告警,甚至开发工具链、微服务管理工具等,后续的使用会变得非常复杂。”于爽说。为了解决搭建和运维碎片化的问题,青云QingCloud打造了专业的云原生平台——KubeSphere,并将代码开源在GitHub上。如果说Kubernetes是分布式操作系统内核,那么KubeSphere就是面向终端用户的分布式操作系统,青云希望以此来降低平台落地和用户使用的成本,让客户专注于业务创新。
于爽将KubeSphere称为“中国地区唯一的Kubernetes发行版”,即并不是以解决方案的形式针对特定场景做二次开发,而是面向整个社区通用需求的“云原生全家桶”,拥有丰富的可选组件。交付部署过程中,KubeSphere具有三大特性:
首先是核心功能开箱即用,尽量减少后端复杂的技术细节,让使用者快速上手,包括即点即用的DevOps、灵活可选的微服务框架、应用跨平台一键部署;其次是健壮的容器基础设施,集成的均为经过数万次商用验证的SDN、SDS等服务,同时支持客户接入青云公有云或者其他的云平台、物理机、虚拟机,并且可以轻松对接青云广泛的产品组合;再有就是企业级增强特性,除了极简的人机交互,多租户、合规、友好的运维环境同样是大型企业关注的重点。
于爽谈到,KubeSphere的产品目标是“聚焦业务应用”,所有的功能体验都是围绕应用设计的,“因此,我们在产品开发之前会跟社区用户、青云现有的企业用户进行调研,了解他们现在的使用模式是怎样的,期待的模式是怎样的,汇聚并梳理所有的需求,提炼并最终展示在KubeSphere平台上,形成很好的用户体验。”在KubeSphere 2.1版本中,青云就提供了很多功能帮助传统应用向容器平台和云原生迁移,用户只需上传后设置参数即可自动实现容器化。目前,KubeSphere的商业客户已覆盖银行、保险、制造、航空、互联网等领域。
自2019年5月以来,KubeSphere(2.0版本开始统计)安装包在社区的下载量已超过1万次。“KubeSphere的开发框架和模式完全基于微服务架构,每个模块都是松耦合的,如果使用相应的功能,可以直接把后端服务模块接驳到KubeSphere,API对API。”于爽说,“KubeSphere开发者在产品迭代过程中有很多自己发现的问题或者新的想法,可以通过代码的方式贡献给Prometheus、Fluent Bit等CNCF的项目,这些开发者中有的人还成为了Jenkins社区、Prometheus社区的Maintainer。随着产品发展、团队成长,我们会把自己的能力贡献给社区。”
2020年,青云QingCloud将持续通过线下Meetup、线上社区的形式拓展基于应用场景的产品落地,例如随着企业业务规模的快速增长,多集群管理将成为常态化,青云也会在3月发布的3.0版本中加入相应功能支持,以及网络租户隔离、计量、GPU可观察性和对接vGPU的功能。其中,多集群扩展了KubeSphere的宽度,无论是多IDC机房集群还是x86、Arm等多架构集群,都能统一管理,对业务场景更具广泛适应性,可观察性则涉及GPU资源的监控、日志、资源调度,可通过KubeSphere的控制台进行纳管,无需让用户自行操作命令行和配置文件。
在3.0版本中,KubeSphere对GPU的支持更多在辅助功能上,让客户更易于落地,而在第三季度上线的4.0版本中,会加强AI场景的深耕,在业务实践中帮助用户直接使用GPU资源,并且支持在大数据场景构建AI模型,把青云和第三方的AI算法集成进来,运营层面则会为大型企业加入计费功能。从底层的开发架构到上层的业务交付,青云希望在KubeSphere的4.0版本中实现可插拔特性,即通过模块化的方式使得各个功能做到自由嵌套,与KubeSphere无缝衔接。
于爽介绍称,持续推进开源战略、大力发展合作伙伴是KubeSphere在2020年的两大方向,借助生态的力量让合作伙伴和社区开发者将更多的业务需求反哺到KubeSphere中,例如在分布式计算、学校教学等场景中远程使用GPU功能的能力。通过可插拔模式,各类型合作伙伴的产品都可以整合至KubeSphere,这也是青云连接整个生态的关键,“KubeSphere会帮助用户加速云原生的实现,很多技术细节会随着产品的迭代更加完善。像无服务器计算等技术在KubeSphere的版本规划里都会有,随着社区用户的反馈,我们会逐渐把云原生的关键技术在KubeSphere平台上落地。”
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