作者：范桂飓

来源：CSDN 博客

前言

今天笔者有幸受邀参加了亚马逊云科技中国峰会（上海站）的 “开发者之家《观点碰撞》” 活动，与诸位亚马逊云科技的技术专家们一同对话 “容器混合云会是未来的答案吗”？

坦诚地说，笔者每年大大小小都会参加不少各式各样的科技行业活动，但此次 “上海之行” 还是给了我非常大的惊喜。最直观的感受就是 “内容丰富而充实，很好的兼具了商业与技术的交流氛围”。也见到了很多新老朋友，收获颇丰。

下述 Q&A 内容，是笔者为了此次活动准备的一些内容，记录下来，以便将来温故而知新，也欢迎朋友们讨论指正。

Q1：容器混合云为什么会出现？其能够为开发者解决的核心问题是哪些？

混合云的定义是：首先要区别混合云和多云的概念。目前大多数厂商和用户都认为 混合云的特征是必须要同时拥有公有云和私有云，这也是中国信息通信研究院曾经提出的观点.

混合云出现的原因是：单纯的公有云或私有云都无法满足企业的生产业务需求，那么混合云就是企业 IT 能力适应企业业务发展的唯一方向。混合云结合了私有云与公有云的优势，最典型的就是 “数据安全” 与 “成本效益” 的 “两全其美”。

尤其在成本效益方面。以往，在单体服务器时代有 “摩尔定律”，那么现在云计算时代有 “贝索斯定律”，每隔 3 年，云计算单位计算能力的价格将下降 50%。

在每年的混合云发展趋势报告中我们也可以了解到，国内受访的企业中，有 50% 以上的企业是因为成本效益才选择了建设混合云。

另外，公有云的 IT 技术堆栈也会作为企业业务创新的土壤，例如：存储云服务、AI 云服务、专家系统云服务、多媒体流云服务、CDN 云服务、SaaS 云服务、PaaS 云服务等。

最后，容器混合云出现的原因是：容器作为一种不可变基础设施，天然具有 “跨平台迁移、自动伸缩” 的特性，非常适用于作为混合云的一种计算承载。

Q2：容器混合云目前在部署的过程中面临哪些挑战？其未来的核心发展路径是怎样的？

面临的挑战有：

跨云间的网络连接质量，依旧是企业采用混合云面临的首要问题。特别需要注意的是，建设混合云的前提是网络互联，基于网络支持跨云间的应用数据共享、灵活迁移、自动部署、和按需扩展。只有私有云和公有云互联互通之后，混合云才能发挥作用。但是，目前双活高可用，且保障高质量 QoS 的 VPN 和专线还是比较贵的。

建设统一的混合云管理平台。包括两朵云之间的：身份认证、授权、鉴权的集成，网络服务开通的集成，资源调度的集成等等。如果公有云、私有云没有统一的 Dashboard 的话，在运维运营方面的成本、以及事故率都会比较高。

应用负载的跨云迁移：场景化的私有云负载如何平滑迁移到公有云资源池也是一个问题。

对应的，核心发展路径：

SD-WAN，往大了说就是云网融合。在交付云的同时，也要交付网。目标是低成本、快速部署、高效运维，只需要交付一个 CPE 小盒子设备就可以完成整个 WAN 的配置和上线。

CMP 多云管理平台的产品化，运维运营人员可以在同一个的 Dashboard 完成对不同云资源的 Workflow（工作流），例如：资产管理、自服务管理、资源调度管理、配额计费管理等。

Q3：容器集群的控制也是一个比较麻烦的点，尤其是在云服务器使用时如何高效的控制容器集群呢？

云厂商应该要提供一种 Kubernetes Cluster Controller，且具备以下功能，包括：

1.基础设施的定制化，包括：CPU、GPU、DPU、FPGA 等异构计算能力的定制化，故障域隔离的定制化，多网络平台的定制化，网络 QoS 的定制化等等。

2.集群的自动化部署，包括：单个集群，或联邦集群的自动化配置等。

3.维护一个统一的北向 Kubernetes Federation API，作为跨云集群的一个管理接口，也可以用于与自动化的 Pipeline 进行集成。

Q4：面对 k8s 在不同场景中部署的复杂性，容器混合云能够提供哪些帮助？

同上，容器混合云平台应该提供一种 Kubernetes as a Service 的服务化能力，为用户屏蔽掉底层 IaaS、CaaS 等基础架构的部署配置的复杂性。用户可以简易的在云有云上获得与私有云兼容的基础设备，然后平滑的完成应用负载的迁移。

Q5：容器混合云平台中，企业应当如何完成计算资源和存储资源的选型？

资源选型主要还是考虑业务类型和应用场景。例如，比较常见的应用场景有：

1.主备容灾：私有云 DC 为主，公有云为备。主集群出现问题后，切换到备集群。这种场景主要对网络配置有要求，一方面要尽量缩短应用状态数据同步的窗口期，另一方面可能需要与运营商的 Local DNS 服务结合，进行流量切换。

2.数据备份：单纯的进行周期性数据备份，不考虑高可用的话，这种场景对低成本大容量的存储空间有要求。

3.云爆发、负载扩容：这种场景对计算资源有要求，可以考虑 FaaS（Funcation as a Service）这种计算类型。

4.DevOps 沙箱环境：这种场景对资源组合的灵活性有要求，例如：被测程序需要分别在 x86 货 ARM 上进行验证。目标是低成本的完成应用程序在各种不同运行环境中的开发测试。

Q6：现在越来越多的企业开始使用微服务拆分，那么容器混合云针对这些场景化需求能够提供哪些帮助？

当我们将大型的单体应用拆解为多个微服务时，也一定会伴随着增加了 IT 研发协同、软件交付、部署运维的复杂性。所以，企业的微服务化演进的进程中也往往会伴随着 DevOps 文化及体系的建立。

近两年，我们可以观察到微服务架构的整体趋势是从 “传统的微服务框架” 向 “云原生的微服务框架” 演进的。由 Kuberbetes 和 Service Mesh 组成的 CaaS 平台，就是一个天然的云原生微服务框架。

IaaS：提供了资源能力（计算、存储、网络）。

CaaS：提供容器编排能力。

Service Mesh：提供微服务间的东西向流量互通。

APIGW：提供对外暴露服务的南北向流量互通。

云原生的使命之一，就在于帮助微服务应用程序解决生命周期管理、以及运维管理上的难题。但是，我们也要了解到单纯的 CaaS，其实并未能完全满足 DevOps 的闭环需求。那么，容器混合云平台能够提供的帮助就是在 CaaS 的基础之上，进一步提供具备 DevOps 能力的 PaaS 平台。这是一个包含了 “研发、测试、安全、部署” 的 Pipeline。

Q7：企业从原有业务迁移到容器混合云时，有哪些需要注意的难点？云厂商能够为之提供哪些帮助？

需要注意的难点：

1.需要具备分阶段上公有云的专业规划：常见的，第一阶段是非核心业务上云；第二阶段是企业办公应用系统上云；第三阶段才是考虑核心系统上云。

2.需要具备长期的多云策略规划：一个是，上云的短期内不一定可以看见显着的成本效益，因为里面伴随着企业数字化转型的成本，但从长远来说，上云能够增强企业业务创新方面的竞争力；另一个是，既要如何上云也要考虑如何下云，这也是一个比较中肯的经验。

云厂商应该提供的帮助：

1.定制化的解决方案、以及技术咨询服务。

2.也应该提供自动化的云迁移工具，包括：代码翻译工具、数据块级别的数据迁移工具、应用级别的数据迁移工具等。那么，对于本身就是容器技术体系的用户来说，也许就是简单的镜像打包了。

3.最后云厂商应该说也有义务帮助企业客户进行创新，需要帮助培养企业的开发者。

笔者曾经服务过的 HyperMotion 就是一个非常棒的自动化云迁移平台，“三步点击” 即可完成自动化迁移。

Q8：容器混合云在面对多个独立的 K8s 集群时，底层该如何部署以实现故障隔离?

故障隔离域通常划分为以下几类，安全系数由高到低：

1.数据中心层级的故障隔离。

2.可用域层级的故障隔离。

3.机柜层级的故障隔离。

4.服务器层级的故障隔离。

服务化的 Kubernetes Cluster Controller 要实现多层级的故障隔离，就需要有 2 个技术支撑：

1.物理基础设施管理能力。用户可以订购不同层级故障隔离域的 VPC 基础设施。

2.基于 Overlay 的大二层网络，保证跨物理空间的网络联通性。

Q9：容器混合云在边缘计算领域中有什么应用场景？

边缘计算在去年迎来了爆发，主要是因为 5G 的到来，万物互联。目前，边缘计算的发展方向主要有 3 个：

1.公有云计算节点下沉的云边缘。

2.5G 网络节点下沉的 MEC + 边缘云。

3.边缘网关设备。

其中，容器混合云目前主要是应用在 5G MEC + 边缘云的场景中。

首先可以确定的是，ICT 融合是 5G 核心网技术的大势趋。表现在几个方面：

1.5G 核心网采用了 SBA 微服务化的架构，这是一种向云原生演进的架构。

2.NFV 技术体系的 VNF 也随之向着 CNF（云原生网元）的形态演进。

3.MEC 技术体系强调要突破物理空间的限制，让应用程序的计算和存储能力，能够在中心和边缘之间，在边缘与另一个边缘之间无缝流转，通过网络能力来进行联接。

由此，我们行业内也基于云原生的理念提出了边缘原生的一种倡导，让应用生长在标准化边缘基础设施的土壤上，来满足低延时、数据安全驻留、带宽节省等等 5G 的应用场景。

那么，容器混合云所包含的两个基本特征：“不可变基础设备” 和 “云网融合”，恰好与边缘原生的技术需求、以及商业需求都是非常匹配的。

所以，目前在国内外，我们也看到了大量的基于容器混合云落地的 5G MEC 解决方案。前段时间，我也发表过一遍《公有云上的 5G 专网》文章更详细的描述了这个发展现象，欢迎大家讨论指正。

原文链接：

https://blog.csdn.net/Jmilk/article/details/118892881

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