灵雀云重磅发布3大云原生产品 顺应传统IT云原生转型需求


近日由云原生技术实践联盟(CNBPA)和灵雀云联合主办的首届云原生技术实践峰会正式召开,灵雀云创始人兼CTO陈恺在会上发布了一站式云原生应用赋能平台Alauda Container Platform(ACP)、云原生机器学习赋能平台Alauda Machine Learning(AML)和企业级容器PaaS平台Alauda Cloud Enterprise(ACE)三大产品。

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灵雀云创始人兼CTO 陈恺
灵雀云成立于2014年, 是一家专注于容器服务和企业级PaaS的云服务商,在西雅图和北京都设有研发中心,其CEO左玥、CTO陈恺均出自原微软Azure云平台的核心创始团队,公司75%以上的后端开发工程师均拥有Kubernetes代码级的熟练掌握能力。
灵雀云于2017年11月获得由腾讯云战略领投,高榕资本、宽带资本跟投的超亿元人民币B轮融资;2018年5月又获得由英特尔投资领投,明照资本等战略投资人跟投的新一轮融资,是目前国内容器PaaS领域融资轮次最高、估值最高、总融资额最大的IT服务企业,客户覆盖了银行、证券、保险、运营商、制造、能源、航空、汽车等领域的诸多五百强企业。
2018年:云计算的后Kubernetes时代
“自Kubernetes在2017年底成为容器编排标准以来,其对技术社区和行业的影响力正在迅速爆发,2018年云计算已进入后Kubernetes时代。”陈恺在题为《云原生助力企业持续创新》的演讲中提到:“未来,Kubernetes或将向下管理所有基础设施,向上支撑所有应用,成为真正意义上的‘云操作系统’以及新一代的‘应用服务器’,Kubernetes还有可能成为绝大多数应用的唯一交互方式。”
陈恺坦言,因Kubernetes扩展机制的灵活性,越来越多的开发者将Kubernetes作为开发框架使用,去扩展Kubernetes的功能,通过Kubernetes提供与容器编排并不相关的各种服务,技术社区中流行的各种花式玩法,甚至远远超出了Kubernetes设计者的预料之外。
云原生的概念在早期非常小众,在云原生技术实践联盟(CNBPA)的推动下,2018年进入云原生的爆发期,开发交互方式正在向云原生的方向改变,云原生的概念迎来了实际的落脚点。
未来传统企业将逐渐演变成软件公司,但是只在商业模式中包含软件,并不能带来竞争力的优势,而云原生能够最大化释放云计算生产力的应用设计、开发、交付和管理方式,其容器化、动态调度和快速交付的特点能够快速将价值传递给客户,这是传统企业关注云原生技术的根本原因。

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ACP:一站式云原生应用赋能平台
云原生由容器、DevOps 和微服务为代表的敏捷基础架构组成,灵雀云本次发布的一站式云原生应用赋能平台(Alauda Container Platform,ACP),包括Alauda Kubernetes、ACP DevOps和ACP Service Framework三大标准化产品,是灵雀云云原生技术经过实践沉淀出的全新产品套件,实现了对云原生三大领域的完整覆盖。

Alauda Kubernetes是灵雀云提供的企业级Kubernetes发行版,据介绍,该版本在过去两年里已被100余家企业客户运用在生产环境当中,并通过了CNCF官方一致性认证,支持一键安装和升级,用户体系可以灵活打通,权限和决策参照了企业中实际的使用习惯,从网络到存储皆可开箱即用,针对运维人员提供从监控到日志的完整解决方案。
在DevOps方面,灵雀云在2017年提供了支持CICD流水线和容器流水线能力的版本,受客户使用工具和流程的需求驱动,本次发布的ACP DevOps采用开放式工具链的集成和编排,实现了对生态合作伙伴解决方案的完整集成,让企业客户感觉是一个整体,贯穿应用的全生命周期管理。

ACP本身也是依托于DevOps开发,陈恺在现场进行了用例演示,从现场演示可以看出,运用ACP DevOps,开发者进行代码开发,会激发一条流水线跑单元测试和自动化测试,之后在预发布的环境中跑更完整的测试,全部通过后工程师会正式推入到生产环境,发布成功后机器人将自动推送消息。客户可以在生产环境中无限次的模仿真实用户的行为,产生大量监控数据,通过监控指标分析对比各应用版本之间的质量,有问题系统会自动报警,最后企业选择哪一版本发布就变成了纯业务的决定,由于前期的反复测试,大大降低了正式版本发布流程的工作量。
ACP Service Framework是基于微服务的治理平台,已帮助诸多大型企业客户实现微服务落地。ASF平台全面集成了 SpringCloud框架,用户可以在ASF平台上一键创建微服务环境,只需将环境分配给每个项目,项目里的开发人员就有了API网关、服务注册、发现、配置中心、熔断监控、全链路追踪等完整的微服务治理功能。
AML:云原生机器学习赋能平台
“近两年,在Kubernetes集群上做机器学习和深度学习的客户越来越多,未来,采用算法模型的应用将像使用数据库一样常见。”陈恺提到。云原生机器学习赋能平台Alauda Machine Learning(AML)是灵雀云用云原生的思想落地机器学习工程化的最佳实践,该平台集成了数据科学家的常用工具,可以用AML创建分布式的环境并方便地展开实验。AML可与ACP联动,实现从模型的开发、训练、验证、发布到再训练的整个流程自动化,也可将ACP用于模型发布时的测试,陈恺希望通过AML与ACP等产品线的集成,最终实现模型持续训练、优化、验证的完整闭环。

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ACE:企业级容器PaaS平台
最后发布的产品是Alauda EE的2.0升级版——企业级容器PaaS平台Alauda Cloud Enterprise(ACE),ACE包含了ACP的所有功能,支持多集群、多租户,并进行了大量的生态集成。
ACE的第一个特性是多集群,除了支持默认的Kubernetes集群,用户还可以自己导入集群,或使用第三方厂商的集群,例如将腾讯、微软的软件集成到用户的PaaS平台上来;ACE跨集群的部署和管理方式,能帮助金融客户实现两地三中心的管理。
ACE的第二个特性是多租户,ACE的大多数客户均来自大企业的平台部门,他们运用ACE为整个企业提供完整的PaaS平台,灵雀云在租户模型的灵活性方面有着相当大的优势。
ACE的第三个特性是生态集成,从产品的设计理念来看,陈恺表示客户可以很容易的替换成灵雀云生态当中的其他合作伙伴,不会被某一云厂商锁定。
灵雀云的产品演进方向 满足各类上云需求
从以上三大产品的发布可以看出,灵雀云的产品演进方向十分明确,ACE主要支持大客户搭建统一的PaaS平台,用于支持各类基础设施、内外部环境以及更多相对复杂的场景。而ACP和ACE的设计目标不同,其功能更通用、更简单,灵雀云希望总结从头部客户中积累下来的经验,将那些通用的提炼出来,变成高度标准化的产品交付给更广阔的市场,从而满足中小企业的云化需求。从集成的角度来看,ACP很容易被其他系统集成,ACE很容易集成其他系统,二者从产品的角度来看是一个互补。大客户可以用ACE作为底座去集成灵雀云生态合作伙伴的各类解决方案,而中小客户可以让ACP独立的集成到其他各个合作伙伴的生态中去,而其他相应功能也将按照这一思路逐渐在平台上实现产品化。

传统业务迁移需求会逐渐转向云原生
““传统企业做数字化转型,不仅需要软件,更要具备软件快速交付能力,能够自给自足开发软件。云原生、DevOps、微服务等理念,都是围绕着这一目标去实现的。”

灵雀云提供行业容器PaaS解决方案的出发点正是基于企业的数字化转型需求。针对企业软件开发迭代慢、资源利用率低等问题,灵雀云为企业搭建统一的PaaS容器云平台,基于容器技术帮助企业取得持续的创新能力。

从目前来看,企业上云需求来自两方面,一是传统业务的迁移需求,二是云原生技术新能力的推动。陈恺表示,这两类需求会逐渐重合,而且在DevOps、容器化编排、微服务这些领域的需求已然重合,传统业务迁移需求会逐渐转向云原生。

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