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云原生升級為阿里技術(shù)新戰(zhàn)略

電子工程師 ? 來源:Ampere Computing ? 作者:Ampere Computing ? 2020-09-26 09:58 ? 次閱讀
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云計算產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊,阿里云的云棲大會已經(jīng)成為中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的年度盛會,是全球最具影響力的科技展會之一,也是眾多最新的科技創(chuàng)新成果集中亮相的舞臺。2020年9月18日,在今年線上大會期間,阿里巴巴正式成立云原生技術(shù)委員會,阿里巴巴高級研究員蔣江偉擔(dān)任委員會負(fù)責(zé)人,達(dá)摩院數(shù)據(jù)庫首席科學(xué)家李飛飛、阿里云計算平臺高級研究員賈揚清、阿里云原生應(yīng)用平臺研究員丁宇等多位阿里技術(shù)負(fù)責(zé)人參與其中,云原生升級為阿里技術(shù)新戰(zhàn)略。

“云原生”的概念產(chǎn)生已有數(shù)年,到底如何定義“云原生”,如何理解云原生架構(gòu),開源對云原是否必不可少要,分布式的云原生架構(gòu)如何部署等話題仍然眾說紛紜。2015年谷歌成立了原生云計算基金會(CNCF),基金會成員幾乎包含了當(dāng)今云計算領(lǐng)域的所有重量廠商。CNCF認(rèn)為CloudNative系統(tǒng)需包含的屬性至少包含三個,即容器化封裝,自動化管理和面向微服務(wù)。在市場實踐中,容器,微服務(wù),Serverless作為云原生的典型技術(shù)的確已獲得業(yè)內(nèi)的共識,處于蓬勃發(fā)展階段,并逐漸成為應(yīng)用云化開發(fā)的主流方式。

根據(jù)CNCF2019年的統(tǒng)計報告,受訪者中2019年正在各自業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境中使用Kubernetes的比例從2018年的58%上升到78%;至少41%的受訪者在使用Serverless技術(shù),而2019年使用容器技術(shù)的開發(fā)者增長更為顯著,從2018年的18%暴漲到升到84%。另據(jù)2020年IDC全球數(shù)據(jù)中心預(yù)測報告,到2023年,80%的工作負(fù)載將轉(zhuǎn)移到容器/微服務(wù)或由容器/微服務(wù)創(chuàng)建。

“Cloud Native is eating the world”,已不是危言聳聽,而是大勢所趨。無論是企業(yè),開發(fā)者,框架中間件提供商還是云計算基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建者都已開始擁抱云原生,面向云原生,以全新的技術(shù)來構(gòu)建各自的產(chǎn)品。

對于部署了上萬級容器應(yīng)用的集群來說,資源競爭將是對容器應(yīng)用穩(wěn)定性最大的威脅之一,在生產(chǎn)環(huán)境中要盡量緩解節(jié)點上不同容器應(yīng)用在多種工作負(fù)載下,由于資源競爭而帶來的穩(wěn)定性問題。常見的一種被動預(yù)防的辦法是在部署前對整個平臺進(jìn)行全方位的壓力測試,利用數(shù)據(jù)分析的手段預(yù)判應(yīng)用需要的實例數(shù)量和所需的資源量,從而對資源進(jìn)行既定分配或做冗余處理。

無論是既分配資源的匹配度還是冗余資源的彈性,都是從計算資源數(shù)量上的部署策略。如何從單一計算資源本身來衡量算力容量和彈性,在部署策略中制定更確定的資源分配和冗余設(shè)計?于是,CPU計算核性能輸出的可預(yù)測和穩(wěn)定性將至關(guān)重要。

一直以來,傳統(tǒng)服務(wù)器處理器架構(gòu)的計算核都采用了多線程設(shè)計。多線程處理器通常為每個激活線程準(zhǔn)備一組額外的寄存器集,這樣計算核就能快速得從一個線程切換到另一個線程。對于軟件來說,一個多線程的核心單元看起來就是兩個(或者更多)在分別執(zhí)行單一線程的核心。將多線程核與多個核相結(jié)合封裝成一個芯片,提供更多的“虛擬核”。

CPU在運行時由于cache miss, 分支預(yù)測或者其他pipeline問題必然存在的“停頓”(stall)間隔,這些“停頓”將浪費很多周期。多線程核設(shè)計就是利用了這一現(xiàn)象,通過添加另一個線程來利用這些“停頓”周期。多線程CPU核在原線程(線程1)從暫?;謴?fù)執(zhí)行之前,會切換到另一個線程(線程2)工作,如下圖所示。這樣多線程處理器通過更有效地使用單線程中“停頓”周期來提供在單位時間內(nèi)更高的吞吐量和總體性能。但是,在某些情況下,特定線程(線程2)的完成時間比原線程“停頓”所提供的周期花費的時間更長,這就會導(dǎo)致原單線程任務(wù)(線程1)的完成時間延長,從而延長了原線程的完成周期,線程1的則表現(xiàn)為性能的衰減。

當(dāng)眾多容器應(yīng)用在共享計算資源時,隨著某單一節(jié)點上運行的容器應(yīng)用數(shù)量的增加,或某些應(yīng)用工作負(fù)載的加重,在這種多線程設(shè)計的架構(gòu)下,單一線程的性能衰減將導(dǎo)致原部署時的算力預(yù)算或冗余資源出現(xiàn)不足。

相對的,采用單核單線程設(shè)計的計算核心,包括計算單元,寄存器,一級二級緩存等計算資源均是核心獨享,實現(xiàn)一致的可預(yù)測性能,核心(線程)之間無資源爭用,隨著活躍線程數(shù)量的增加,單線程性能穩(wěn)定,整個節(jié)點算力的輸出保持線性增長。

Ampere Computing 2020年發(fā)布的首款云原生處理器Altra采用了單核單線程的設(shè)計。stress-ng是Linux平臺中被廣泛使用CPU壓力測試工具,通過在Ampere Altra平臺進(jìn)行測試,可以明顯地看出Altra單線程內(nèi)核隨負(fù)載可以線性擴(kuò)展,并提供極其可預(yù)測的性能。

而對于超線程設(shè)計的CPU,其算力的輸出隨著線程數(shù)量的增加會出現(xiàn)明顯的性能妥協(xié)。

云原生的發(fā)展趨勢將要求處理器單核的一致性可預(yù)測性能,更高的核密度,更出色的單核能效。Ampere Computing“為云而生”,專注為云計算和云原生應(yīng)用設(shè)計處理器產(chǎn)品, 從80核的云原生處理器Altra到2021年128核的Altra Max,Ampere將緊跟云計算的最新技術(shù)方向,保持一年一款的節(jié)奏,不斷為云計算用戶提供創(chuàng)新的綠色計算平臺。

原文標(biāo)題:云計算下個十年:云原生

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