阿里云云原生可观测（阿里云 云原生）

admin 164 2022-11-29

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本文目录一览：

解构双11最大规模云原生实践 阿里云启用五大超级数据中心

11月3日，阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里巴巴集团首席技术官程立表示，2020天猫双11已成为全球最大规模数字创新工程，基于数字原生商业操作系统完成了全球最大规模的云原生实践，万笔交易的资源成本较4年前下降80%；构建认知智能引擎，双11期间刷新智能计算规模和效率的 历史 峰值；数字供应链与物流系统实现大协同，还打造出全球首个纯机器人送货高校。

阿里巴巴副总裁、阿里云基础设施负责人周明表示，为支撑交易峰值，其在张北、乌兰察布、河源、南通、杭州在内的五大超级数据中心合力支撑。在杭州数据中心内，全球规模最大的液冷服务集群将有上万台液冷服务器投入生产处理双11的海量计算工作，这些服务器的网线连起来，可以绕地球一周。

自2010年“去IOE”开始，阿里发展出互联网海量交易支付的架构与技术；2015年提出“中台”战略，阿里迈向移动化、数据化；2017年达摩院成立，开启阿里双11智能时代；2019年核心系统100%上云，让积累多年的双11技术，通过阿里云实现技术红利发展。

程立表示，双11催生出的数字创新工程仍在持续进化。十二年来，双11交易峰值屡创新高，2019年以54.4万笔/秒再创世界纪录，是2009年第一次双11的1360倍。2020年双11，预计500万商家、1400万款商品和8亿国内消费者参与其中，将成为史上最大规模的双11。支撑2020双11的，是全新的阿里巴巴数字原生商业操作系统。

数字原生，包含云原生、AI原生、区块链原生、IoT原生、5G原生等新技术。程立说：“正如操作系统是任何应用生态的基础一样，数字原生商业操作系统，将是数字时代的商业新基础设施，打开商业应用创新的无限可能。”

在阿里云完成了全球最大规模的云原生实践后，万笔交易的资源成本比4年前下降80%；数字供应链与物流系统实现大协同，消费者签收今年第一单用时仅约10分钟。阿里经济体还孵化出全球首个AI实时翻译直播间，为双11服装车间提效超5倍的工业视觉AI，以及能听会说的虚拟主播等商业新物种。

云原生|Kubernetes技术架构

Kubernetes核心组件

Controller Manager主要提供了一个分发事件的能力，而不同的Controller只需要注册对应的Handler来等待接受和处理事件。

在Controller Manager的帮助下， Controller的逻辑可以做的非常纯粹，只需要实现相应的EventHandler即可，以Deployment controller为例。

Kubernetes default scheduler的特点：基于队列的调度器；一次调度一个Pod；调度时刻全局最优。

云计算批量计算面临的挑战：1、作业管理缺失；2、调度策略局限；3、领域计算框架支持不足；4、资源规划复用、异构计算支持不足

与临时存储相比，持久化存储的优势：

引入PV/SC之后带来更大的效益：

pv/pvc适合在资源管理比较严格的场景

pvc绑定pv的流程

无论在资源管控严格还是资源管控敏捷的场景，资源管理员都希望通过创建K8S的存储接口来管理容器存储资源

K8S通过存储声明（PVC）、存储类（SC）和存储插件（driver）联合工作，满足用户一键式定义，创建存储。

CSI架构：部署简单、功能强大、扩展灵活、容器存储接口的标准

无状态工作负载（deployment）更新

容器健康检查使用 liveness probe (工作负载存活探针)和 readiness probe (工作负载业务探针)。

Kubernetes支持如下三种探测机制：

弹性伸缩是根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。包括 工作负载弹性收缩 和 节点弹性收缩 。

云原生应用特点：

云原生可观测性

指标（Metrics）是在许多个连续的时间周期里度量的KPI数值，一般将指标进行如下分类：

目前，Prometheus已经成为云原生监控领域的事实标准

Kubernetes本身并没有用户管理能力，无法像操作Pod一样，通过API的方式创建/删除一个用户实例，也无法在etcd中找到用户对应的存储对象

在Kubernetes的访问控制流程中，用户模型是通过请求方的访问控制凭证（如Kubectl使用的kube-config中的证书、Pod中引入的ServerAccount）产生

认证

鉴权

Istio架构分层主要分为：控制面Istiod(Pilot Citadel Galley Sidecar-Injector)和数据面(Envoy Pilot-Agent)

Sidecar基本介绍

流量治理基本API

简化服务治理配置：熔断、降级，超时，重试，A/B测试，金丝雀发布，基于权重的流量切分，故障检测与恢复

Istio提供以下可观测能力（非侵入）：

课程链接：

打卡链接：

基于阿里云打造「云原生」Web应用——「懒猪行」Web应用开发实践

作者：阿里云MVP 刘远程

背景

『懒猪行』专注于境外自由行S2B业务，涉及分销、终端用户服务、供应链等多个服务环节，随着业务规模的不端增加，我们一直在 探索 Web应用开发的最佳实践，以加快Web应用的迭代效率，为B/C端用户创造更多价值。

云原生

近几年，Spring Cloud为代表的微服务架构越来越火热，吸引了大量创业公司『入坑』。微服务系统的开发与单体应用的开发相比，从团队组织、运维、开发方式等多个方面带来了颠覆式的变化。从2018年开始以Istio、SOFAMesh等为代表的Service Mesh方案逐渐走上舞台，并被称为『下一代微服务架构』。

如果把以容器技术和Service Mesh为基础的IT架构定义为云原生架构，那么Dubbo、Spring Cloud为代表的分布式架构将是促进云原生架构诞生的『中间产物』。

就在18年，云原生计算基金会（CNCF）为云原生技术重新定义：

Cloud native technologies empower organizations to build and run scalable applications in modern, dynamic environments such as public, private, and hybrid clouds. Containers, service meshes, microservices, immutable infrastructure, and declarative APIs exemplify this approach.

『云原生技术帮助公司和机构在公有云、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。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。』

These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.

『这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术可以使开发者轻松地对系统进行频繁并可预测的重大变更。』

这种新颖架构方式，不仅提供了完善的软件持续交付链方案，也为我们的应用组织方式带来了巨大的想象空间，甚至在将来可能给整个软件行业带来颠覆式的革命。有一点是显而易见的：原本强耦合在一起的应用被拆分，变身成为能够实现完整子集功能的可插拔式微服务，通过有机的组织让其与其它微服务共同对外提供服务；就如同组装 汽车 的发动机和座椅等，它可以来自全球供应链不同的厂商。以云原生的设计哲学来总结，云原生应用具备微服务， 健康 报告，遥测数据，弹性声明式（非反应式）等特征。

云原生所带来的效果非常明显，但完整的实践确是很容易让人知难而退，因为单Kubernetes一项，从入门到掌握也需要花费3个月左右的时间。但幸运的是，阿里云等公有云平台已经为我们准备好了容器服务（Kubernetes版）产品，并支持通过Kubernetes进行应用的容器化管理。

所有的微服务都和 Envoy sidecar 集成在一起，被集成服务所有的出入流量都被 sidecar 所劫持，这样就为外部控制准备了所需的 Hook，然后就可以利用 Istio 控制平面为应用提供服务路由、遥测数据收集以及策略实施等功能。

懒猪行的架构设计（简化）

在新的架构中，使用了大量的阿里云产品，这鉴于我们过去的经验，阿里云产品在运维上为我们节省了不少精力。

以上架构，是我们走向『云原生』的第一步，距离成熟还有非常大的发展空间，云原生的发展也在发展的起步阶段。按架构，把所有需要持久化的数据，如：文件、图片、数据库等存储到阿里云OSS、RDS及Redis产品，而应用则运行在以K8s管理调度的容器集群中。

阿里云DevOps工具链

阿里云在云原生架构整个生命周期都提供了完善的支持：

部署到Kubernetes_部署到Kubernetes_选择部署方式_用户指南_CodePipeline-阿里云

推荐阅读：

[1] Service Mesher社区：ServiceMesher · Service Mesh|服务网格中文社区

[2] Kubernetes Handbook：序言 · Kubernetes Handbook - Kubernetes中文指南/云原生应用架构实践手册 by Jimmy Song(宋净超)

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对话阿里云李飞飞：关于云原生数据库的五大预判

作者：王慧贤

数据存储、数据分析、数据安全......如今，围绕“数据”的话题越来越多，离人们的生活也越来越近。

从陌生到熟悉，数据不仅“出圈”，甚至已然站在了C位。去年，中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示，继土地、劳动力、资本、技术后，数据成为第五大生产要素。

步入信息化时代后，数据库、操作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件，支撑着企业的正常运行。

当数据成为生产要素后，必然会迎来爆发式增长，企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是，疫情加快了数字化转型的脚步，更加速了企业的上云速度。

从信息化到数字化，时代的变革，总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库，成为企业的痛点和云厂商的机会，亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调：“数据库是云计算的终极之战。”

在数智化时代，云原生到底意味着什么？云原生数据库和传统数据库相比，核心优势是什么？是否把数据库搬上云就是云原生？基于这些问题，雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。

国产云原生数据库，摆脱「切肤之痛」

如今，数据库的商业世界，因为云的出现与发展，分成了两大派系。

一派是以Oracle为代表的传统商用数据库，一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库，去“IOE革命”下的产物。

其实，早期较为火热的数据库种类有三种，层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

在《浪潮之巅》一书中，作者吴军写下了这样的观点：“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景，并且在商业模式上优于 IBM。”

因此，在云原生数据库“入世”之前，数据库的天下一直是Oracle的，国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。

高昂的费用，使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。

2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有弹性扩展的功能，只能按照峰值流量购买小型机和数据库，导致阿里将业务上涨带来的大部分利润，都支付给了Oracle。

第二年，阿里便开始走上了去“IOE”之路，根据开源MySQL搭建了AliSQL，并顺利经过了淘宝双11的考验，国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”，逐渐受到市场的真正认可。

另一边，国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库，可以跨3个可用区域复制6份数据，其最大的特性就是高性能和高可用性。

云计算巨头的入局，让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测，到了2021年，云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，到2023年，75%的数据库都要跑在云平台之上。

关于云原生数据库，随着逐步的出圈，也让人们关心的焦点从“是啥？”转变为“还能解决哪些问题？”

但云原生数据库存在着数据孤岛的问题，无法打通多个数据系统的情况下，企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”，甚至在数据安全方面还存在隐患。

传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓，以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性，且难以支持企业的实时需求。

因此，在李飞飞看来，云原生数据库已经走到2.0阶段。这个阶段要解决的问题，就是上述存在的痛点。

9月26日，在阿里云数据库创新上云峰会上，阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB（简称：ADB），实现了库仓一体的技术架构，提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力，数据延时低至秒级，持续赋能业务在线化，使企业的在线数据可以释放出更大的价值。

相较于传统方案，阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势：

1、对业务侧影响小，不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行，CPU、内存占用低于5%；

2、事务顺序和数据准确性有保障，且处理链路短，支持在线数据实时处理落仓，效率更高。数据传输效率100m/s，数据延时在10秒内；

3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑；

4、低代码操作，能够大大降低实时数仓的构建难度，提升构建效率的同时，支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。

除了实时统计分析场景外，企业为满足周期性数据分析需求，需建设周期性全量快照。

传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。

针对T+1周期性集成场景，一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照，用户通过简单几个步骤，即可按需生成各种周期的全量或增量快照。

此外，业务还可按需进行任意时间点的数据回溯，以快速解决数据异常问题。

谈起未来数据库的发展趋势，李飞飞提到以下五点：

1、云原生+分布式一定是数据库的标配，分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成，面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征，从资源池化到弹性扩展，再到智能运维，再到离在线一体化，解决企业用户的核心诉求。

2、AI for DB（database，指数据库）和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化，尤其在云原生+分布式这个前提下更重要，因为数据库不仅是内核的能力弹性高可用、可拓展性，更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里，面对越来越多非结构化的数据，分析能力十分重要。

3、数据的安全可信，在今天这个大环境下变得愈发重要，如何确保整个数据库系统，在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力，也是很重要的趋势。

4、多模数据处理能力将越来越重要。比如，新型数据库多模态的处理能力，在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中，将发挥越来越重要的作用。

5、一份数据，多个数据处理引擎：实现仓库一体、仓库联动、仓库打通，数据之间无缝流转。

以上判断，也从侧面反映出阿里云数据库的走向，这点毋庸置疑。但除此之外，业界最关心的，还有开源。

近半年，国内很多厂商相继提出开源战略，背后缘由显而易见，为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋（花名行癫）将2021年阿里云的发展关键词归纳为：做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。

做好服务与生态，成为如今厂商们不约而同的目标，而开源，就是最好的选择。

当雷锋网问到：“未来，阿里云数据库会不会把所有能力都开源？”这一问题时，李飞飞给到的回答是：“不会。”

之所以有这样的回答，是因为对于开源，他有着一些判断和看法。

李飞飞表示，这些部分，本就是阿里云数据库的商业化版本。

事实上，业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源，如TiDB的核心管控组件、TiFlash。

与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同，开源只是阿里云数据库的战略，不是阿里云数据库的命脉。

前几年，有业内人士表示，在面向开源时，国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题，事实上，选择开源后，对于数据库厂商提出了更高的要求。”

李飞飞认为，开源只是一种选择，数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功，不开源也不能代表厂商不先进。

更准确的说，开源只是一种有效手段。

最终，阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来，并能够参与到技术产品的迭代过程中，在一些高阶能力上，借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力，成为良好的商业合作伙伴，这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网

标签：阿里云云原生可观测
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