护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声 明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长，我国保持快速发展。2022 年， 全球云计算市场规模为 4,910 亿美元，增速 19%，预计在大模型、 算力等需求刺激下，市场仍将保持稳定增长，到 2026 年全球云计算 市场将突破万亿美元。2022 年，我国云计算市场规模达 4,550 亿元， 较 2021 年增长 40.91%。相比于全球 19%的增速，我国云计算市场 四是云计算技术不断推陈出新，助力产业高质量发展。随着上 云进程持续加深，企业需求逐步向用云转移，效率、性能、安全等 成为用户关注点，应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景 需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 之后第 9 次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算 产业的新发展新变化，总结梳理国内外云计算政策、市场、技术、

基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI ⼯工作流 • 探索开发 • 线上运⾏行行 关注并回复 kubecon18

支持原生API调用和命令行操作 增强的商用化特性 • 通过自动化配置、构建、部署提升业务上线效率 • 通过跨可用区高可用和控制面HA提升业务可靠性 • 通过物理共享集群提供敏捷可靠的容器适应业务多样性 高性能基础设施 • 支持多种异构IaaS：虚拟机、物理机、ARM服务器 • 支持多种存储：云硬盘、对象存储、文件存储 • 对接公私网络：虚拟私有网络、EIP公网 容器引擎CCE：基于开源 现、积极贡献联邦集群、亲和反亲和等重要特性。 华为CCE在裸金属容器集群、windows容器、集群高可用、自动化运维、容器网络/存储、异构计算（ARM、GPU、FPGA）能力方面具有差 异化竞争力优势。 国内首发裸金属容器应对游戏高性能场景；独家提供ARM容器服务支撑低成本APP测试场景 全球首发云容器实例服务CCI ：更快的弹性，更高的资源利用率；国内首发windows容器、帮助企业实现海量Windows应用轻松容器化上云

Rancher支援上游運算子，但無法在開箱後立即提供與Canonical Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 3. 高可用性 高可用度有助於盡量減少停機時間，並達到最高的可靠度及生產力，因此是所 有主要 Kubernetes 解決方案的標準特性。Canonical Kubernetes、Rancher 及OpenShift均提供高可用度叢集。 4. 叢集升級 由於每季都有新的K security fixes Older version, still maintained Latest version 雖然OpenShift可延伸於邊緣裝置執行，Red Hat並未針對邊緣運算提供專屬的輕 量級Kubernetes發行版本。這表示使用者必須面對OpenShift及其眾多元件的完整 複雜度及規模。 7. Single-node edition單節點版本 使用者如果想在單一 Operators(以下簡稱「Charm」)利用模型導向作業(Model- Driven Operations)的概念，協助部署及管理Kubernetes，涵蓋各種不同的雲端供 應商及執行個體。Juju模型可讓低階儲存、運算、網路及軟體元件合理作為單一實 體，並於適當時在全模型套用共同設定。Charm能夠有效隨元件寄送自動化規則， 將第0天至第2天的作業變為可重複及可靠的程式碼。 其他廠商並未採用模型導向作業以隔離模型與平台，而是仰賴範本系統用於多雲部

它经过了近千家行业客户的生产场景检 验，构建了坚实、可靠的数字底座，帮助企业定义数字边界，释放云原生生产 力。 DCE 5.0 的各个产品模块独立解耦，灵活升级，业务无感知，开放对接超百家 云原生生态产品，形成完整的解决方案体系，经近千家行业客户生产场景锤 炼，构建坚实可靠的数字底座，释放云原生生产力，助力企业定义数字边界。 版权 © 2023 DaoCloud 第 4 页 涉及的模块：全局管理、容器管理、集群生命周期管理](community/kubean.md)、信创 中间件、云原生网络、云原生存储 云边协同 将云原生能力延伸至边缘，采用边缘集群、边缘节点模式，将数据中心算力下移，端 设备算力上移，统一管控和调度离散、异构的计算资源，解决在海量边、端设备上统 一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求，实现云边的真正一体化。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、云边协同 应用工作台着重企业应用自动化交付和基础设施变更的过程，提供业务应用从 “开发 -> 测试 -> 部署 -> 运维”的全生命周期管理，能有效帮助企业实现数字 化转型，提升企业的 IT 交付能力和竞争力。 以容器管理为底座，借助全局管理实现层级资源管理，以 CI/CD 流水线和 GitOps 流程增删改查云原生应用，实现渐进式交付。 多云编排 企业从最初简单的只要上云就好，到如今开始选择到底上哪个云，或者上哪些

redis-master 1-42 Kubernetes 入門 1 1.4.9 小結 上述這些元件是 Kubernetes 系統的核心元件，它們共同構成 Kubernetes 系統的框 架和運算模型。透過對它們進行靈活組合，使用者就可快速、方便地對容器叢集進 行配置、建置和管理。 除了以上核心元件，在 Kubernetes 系統中還有許多可供配置的資源物件，例如 LimitRange、 叢集內的容器存取其他叢集內的容器； y 叢集內的容器存取 Service。 2-39 2.4 安全機制的原理 (1) HTTPS 通訊雙方的伺服器端向 CA 機構申請憑證，CA 機構是可信任的協力廠 商機構，它可以是一個公認的權威企業，也可以是企業本身。企業內部系統一 般都用企業本身的認證系統。CA 機構下發根憑證、服務端憑證及私密金鑰給 申請者。 (2) HTTPS 通訊雙方的客戶器端向 服務代理連接埠。kube-proxy 接收到 Service 的存取請求後，會如何選擇後 端的 Pod 呢？ 首 先， 目 前 kube-proxy 的 負 載 平 衡 器 只 支 援 ROUND ROBIN 演 算 法。ROUND ROBIN 演算法按照成員清單逐一選取成員，如果一個回合完後，便從頭開始下一 輪，如此循環反覆。kube-proxy 的負載平衡器在 ROUND ROBIN 演算法的基礎上 還支援

但 略去某项技术并不表示我们不再关心它。 暂缓 评估 试验 采纳 采纳：我们强烈主张业界采用这些技术。我们会 在适当时候将其用于我们的项目。 试验：值得追求。重要的是理解如何建立这种能 力，企业应该在风险可控的项目中尝试此技术。 评估：为了确认它将如何影响你所在的企业，值 得作一番探究。 暂缓：谨慎推行。 新的 挪进 / 挪出 没有变化 雷达一览 技术雷达持续追踪有趣的技 言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 和质量风险。 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的 生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler 早在 2003 年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力” 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解

更低的计算成本：弹性成本要低于ECS，long run应用成本要接近ECS包年包月 • 更高的弹性效率：ECI扩容速度要远高于ECS • 更大的弹性规模：与传统ECS节点扩容不同，一个大规模容器应用动辄需要数万核的弹性算力。 • 持平的计算性能：ECI计算效能需要和同规格ECS有一致的性能表现 • 更低的迁移成本：与现有容器应用生态完美集成 • 更低的使用成本：全自动化安全和运维能力 ECI关键技术选择 - 基于

模型训练时间(hours) V100 8卡 : 157.9元/小时 x 4 = 631.6 元 P100 1卡：12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic

时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题。⽽而终端设备通常计算能⼒力力不不⾜足，⽆无法与云端相⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品，边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担，是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 本地⾃自治：不不依赖云端的离线处理理能⼒力力和⾃自我恢复能⼒力力。� 低时延 海海量量数据 隐私安全 本地⾃自治 边缘计算应⽤用场景——智慧园区� ➔ 基于边缘计算打造智慧园区，通过视频监控+AI分析实现从⼈人防到技防，提升园区运营效率，提⾼高园区住户体验。� ➔ 对监控视频智能分析，实时感知⼊入侵、⼈人流量量⼤大等异常事件，降低园区的⼈人⼒力力成本。� ➔ 端侧⼈人脸抓取，视 扩展：⾼高度分布和⼤大规模的可扩展性。� ➔ 异构：边缘侧异构AI硬件接⼊入。� Why KubeEdge� KubeEdge通过更更优的架构和技术实现，完美应对边缘计算遇到的挑战：� ➔ 通过将AI能⼒力力、⼤大数据能⼒力力等延伸到边缘，解决与云上服务的数据协同、任务协同、管理理协同、安全协同诉求。� ➔ 通过数据本地化处理理、边缘节点离线⾃自治，解决了了云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制的问题。� ➔