容器化的演变：从虚拟机到容器，探索技术进步之路 (容器化的趋势)

文章编号：35846 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 00:21:27 / 浏览：次

简介

随着云计算和微服务架构的兴起，容器化技术已经成为现代软件开发和部署的基石。从虚拟机的兴起，到容器的出现，再到如今的容器编排和管理工具，容器化技术的发展历程见证了技术的不断进步，为企业数字化转型提供了更敏捷、更高效的解决方案。

虚拟机时代

虚拟机（VM）的出现使得在单台物理服务器上同时运行多个操作系统成为可能。通过虚拟化技术，企业可以将一台物理服务器划分为多个虚拟环境，并在每个虚拟环境中独立运行不同的操作系统和应用程序。这种方法提高了资源利用率，降低了成本，并为应用程序的隔离和安全提供了保障。

但是，传统虚拟机技术也存在一些局限性，例如资源消耗多、启动时间慢、灵活性低。为了解决这些问题，容器技术应运而生。

容器技术革命

容器是一种轻量级的虚拟化技术，与传统虚拟机不同，容器共享一个主机操作系统的内核，从而大幅减少了资源消耗和启动时间。容器的轻量级特性使其更加灵活，易于部署和管理，并可以实现应用程序的快速隔离和打包。

容器技术的普及得益于Docker等容器引擎的出现。Docker提供了一套标准化的工具和流程，用于构建、管理和分发容器。通过Docker，开发者可以轻松地打包应用程序代码及其依赖项，并将其部署到任何支持Docker的平台上。

容器编排和管理

随着容器技术的广泛应用，对容器编排和管理工具的需求也随之增加。这些工具可以帮助企业管理和协调多个容器，实现应用程序的高可用性、弹性和可伸缩性。

最流行的容器编排工具包括kubernetes、MeSOSphere DC/OS和Docker Swarm。这些工具提供了高级特性，例如服务发现、负载均衡、自动扩展和滚动更新，使企业能够高效地管理复杂的多容器应用程序。

容器化的趋势

随着容器化技术的不断发展，以下趋势正在显现：

多云和混合云：容器化应用程序可以在多个云平台和本地环境中部署和管理，实现跨云的敏捷性和可移植性。
无服务器计算：容器化的无服务器计算平台，如AWS Lambda和Google Cloud Functions，允许开发者专注于代码开发，而无需管理基础设施。
基于容器的安全：容器提供了一种更安全的应用程序部署环境，隔离不同应用程序并提高应用程序漏洞的检测和响应能力。
DevOps的采用：容器化技术与DevOps实践相辅相成，促进持续集成和持续交付，缩短应用程序开发周期。

结论

从虚拟机到容器的演变是技术领域的一场革命，带来了显着的效率、敏捷性和成本节约。通过采用容器化技术，企业可以实现更快速、更可靠、更可扩展的应用程序交付。随着容器编排和管理工具的不断发展，容器技术将继续在现代软件开发和部署中发挥至关重要的作用。

什么是趋势6

趋势6是指某种特定领域或整个社会在发展演进过程中普遍存在的某种方向性或规律性的趋势。

以下是关于趋势6的详细解释：

一、趋势的基本含义

趋势，简而言之，就是一个事物发展的总体方向或倾向。在社会科学、经济、技术等多个领域，都会因为内部和外部的各种因素相互作用，而产生一种规律性的演变方向。这种方向，就被称为趋势。趋势具有长期性和稳定性，是分析和预测未来发展的重要依据。

二、趋势6的具体表现

趋势6作为一个特定的概念，通常指的是在社会经济发展到某一阶段时，出现的一种新的、普遍的发展方向或潮流。这种趋势可能体现在技术进步、消费习惯、工作方式、生活方式等多个方面。例如，在信息技术领域，人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展和应用，就可以被视为一种趋势6的体现。这种趋势预示着未来社会将更加注重智能化、自动化和数字化的发展。

三、趋势6的影响因素

趋势6的形成和发展，往往受到多种因素的影响。其中，技术进步是趋势形成的重要推动力。随着科技的不断发展，新的技术、新的产品、新的服务方式不断涌现，从而推动社会向新的方向发展。此外，社会经济结构的变化、人口结构的变化、政策导向等因素，也会对趋势6的形成和发展产生影响。

四、趋势6的重要性

了解和把握趋势6对于企业和个人来说都至关重要。对于企业而言，把握趋势6有助于提前预见市场变化，调整战略方向，抢占先机。对于个人而言，了解趋势6可以帮助我们更好地规划职业生涯，提升自我适应能力，更好地适应社会的发展变化。

总之，趋势6是社会发展过程中的一种规律性现象，了解和把握趋势对于个人和企业都具有重要意义。

AI的下半场怎么走？

这一年，大家都说AI落地。人工智能究竟是否真正落地了？也许要用实际数字来计算。根据IDC今年7月发布的报告，从2018年到2024年，中国的AI云服务市场将以93.6%的复合年增长率增长。当然，高增长并不一定就是真正的产业繁荣，产业结构的变化更能说明产业走向的倾斜。阿里云最近有一套数字是很有趣的：四年前，云上的训练任务占到了80%以上；而现在，推理任务在算力上的比例已经基本过半。阿里云透露，这背后主要是因为4年以来，AI行业悄然发生的变化：云端进行推理的需求，比训练需求的增长要快得多。占比过半标志推理将是未来更为主流的云上AI计算需求，也说明AI行业已经从创业和从研发和创业为主，真正走向落地。为什么这么说？阿里云异构计算研发总监龙欣解释，训练是更偏后端研发的阶段。而推理更多是把成熟的产品推广到市场上规模化应用，从这个角度来看，算力是处于训练还是处于推理，其实就能判断这个产品在AI上的技术是否开始了大规模落地。而阿里云还透露了一组数字，最初云端GPU上线时，只有少数几家互联网企业和人工智能技术创业公司，租用算力来验证自己的商业模式和业务探索；现在AI用户已覆盖智能智造、医疗、教育等数十个行业。例如，今年的疫情让在线教育等行业迅速增长。阿里云透露，在线教育是过去一年里对异构计算需求增长最迅速的行业，已经增长了近200%。这也侧面反映了这个行业AI应用的快速落地。 “实际上，AI已经进入到了下半场。推理业务的多样化也带来了异构场景和器件的多样化，云游戏、5G都是现在非常受关注的赛道。 ”龙欣表示，云上异构计算也在支撑更多的新兴赛道。 AI技术已经到了不是少数人少数企业的“自嗨”，开始走向传统行业，全面开花。总而言之，AI已经从重训练的研发阶段，进入训练推理并重的落地阶段，而且应用面越来越广。从算法到“算法+算力” 以深度学习为代表的AI技术飞速发展，对于算力的需求也在暴增。 OpenAI的年度报告显示，从AlexNet到AlphaGoZero，短短6年时间里，最先进AI模型算力需求增长了30万倍。算法固然是提升AI技术的核心，但是想要AI快速落地，最“简单粗暴”的办法就是叠加算力。今年出现的超大自然语言模型GPT-3就是典型的例子。另一方面，更偏研发行为的训练阶段，对算力的需求是有天花板的，与具体业务规模不直接关联。而如今AI产品的落地，意味着随着前端用户规模的扩大，对应推理业务模型对算力的需求是会呈现线性甚至爆发式增长的。比如，阿里云曾经在数天内为一款爆款AI产品“弹出”了数万片云上GPU，抓住了涌入的用户。 “巧妇难为无米之炊”，掌握算力资源的AI基础设施成为AI从概念到落地的重要支撑。 AI已经从以单一的算法为核心逐渐演变为算法、算力双核心。云，无疑是获取算力最便捷与灵活的方式。通过云，企业可以随时获得充足的云端AI算力。作为基础设施提供商的云计算，为满足行业发展，堆硬件是必经之路，但提供AI算力并不等同于单纯堆硬件，如果没有全面的软硬件技术，只会得到1+1<2的效果。如何调度这些资源，解决用户在使用时的性能损失，是云计算厂商必须考虑的问题。云异构计算的三个阶段这就要从云上AI基础设施的发展阶段说起。云上异构计算作为最能发挥AI效率的计算方式，其发展可以分为三个阶段：第一个阶段，是异构计算需求的从0到1。在2013年AlexNet依靠GPU达到80%准确率，展现了GPU在AI算力提供上的能力这给业界开辟了一条新路。淘宝拍立淘、新浪微博等等，就开始尝试利用GPU来开发机器学习产品。 2016年，阿里云迈出了第一步：启动异构计算业务，主要是服务了第一批寻求AI创新的客户的需求。在这个阶段，主要解决了企业对异构算力的从有到无。第二个阶段，是规模化。在2016年AlphaGo大放异彩之后，深度学习等AI技术开始从实验室走向工业界。随着大量互联网企业开始对人工智能算法研发进行重点投入，AI算力的瓶颈也日益凸显。大量模型训练的需求，以及对大算力需求的不断增长，推动了规模化、强弹性、高性能的云上计算基础设施的落地。阿里云也开始规模化部署云上异构算力。短短3年时间，阿里云已经拥有超大规模的云上异构计算集群，每秒能支撑100亿亿次的异构运算，相当于在1秒内看懂超过5.3亿张图片、翻译4千万句话、识别9.2万小时长的语音。而正如前文所说，2020年，人工智能行业的拐点已经到来，AI真正从研发和创业，走向了落地实践。这也就驱动着异构计算产品进入了第三阶段。第三阶段的特征，是精细化和多样化。当AI从研发走向落地，训练场景就将面临更为复杂多样的业务，对于企业客户而言，上云的需求也就从大算力，聚焦到了降低推理成本和极速部署等方面，同时场景也更为多样。不难看出，这三个阶段的变化，是技术进步和行业发展共同促进的结果。而第二阶段构建面向大计算的基础设施，可以说是所有云厂商的必经之路，也仍然是目前许多厂商的竞争重点。但在基础设施之上，如何让客户能进一步快速调用资源，在AI落地的过程中进一步降本增效？作为中国云计算市场份额最高的云服务商，阿里云已经率先迈出了这一步，给出的答案是—— 软硬一体软硬一体，在2017年就已成为头部云服务厂商的共识。为了云计算的一大顽疾——通过虚拟机搭建云的过程中，虚拟化带来的性能损耗问题，2017年9月，阿里云推出第一代神龙架构，在整个行业中首次以软硬结合的设计方式实现了性能的0损耗。而大洋彼岸的AWS也同样在2017年底推出了类似产品AWSNitro架构。在此基础之上，现在，阿里云异构计算针对垂直行业，进一步提供了让云上资源变得更高效、更易用的软件工具。比如针对人工智能行业的神龙AI加速引擎（AIACC）。在大规模深度学习场景中，大规模GPU资源不仅导致了高运维成本，随着机器数的增加，不同机器GPU之间的配合难度也会变大，导致单张GPU卡的利用率反而下降。 AIACC则可以通过对通讯、带宽等进行深度优化，提升资源协作效率和利用率在AIACC的加持之下，今年3月，阿里云获得了斯坦福大学DAWNBenchImageNet四个榜单的世界第一。根据已经落地的实际案例，AIACC可以帮助客户在云上训练场景下，提升2倍到14倍的性能；在推理场景下，提升2倍到6倍的性能。 AI芯片领域的独角兽地平线，与阿里云AIACC团队紧密合作，将基于阿里云异构计算的分布式训练性能提升4倍，让地平线算法研发效率得以显著的提升，成本得以大幅下降。阿里内部，以阿里云IoT的图像分类业务为例。 AIACC团队和IoT智能业务研发团队合作，将大规模图像分类分布式训练性能提升5倍。另一阿里异构独有的软件产品，便是分片cGPU容器技术，能让客户通过容器来调度底层GPU资源，以更细颗粒度调度使用GPU，提高GPU资源利用率，达到降本增效的目的。阿里云异构计算产品负责人潘岳也进一步对量子位解释了“软硬一体”的必要性：