我们在华为云与20家企业的身上，看见云原生的践行「范本」

12月30日，由云原生计算基金会（CNCF）、中国信通院和华为云共同发起的云原生交流平台“创原会”成立一周年之际，2021创原会年度峰会在深圳举办。

IDC报告显示，云原生经历六年多的发展，已经进入到大规模实践阶段，2023年将有80%的企业应用被改造为云原生应用，而这个数字在2018年才40%。

面对大规模的云原生落地，离不开云原生思想的先锋者和实践的探路者。这次会上也公布了2021云原生技术创新/先锋实践评选结果，包括中国农业银行、深圳证券交易所、长沙政务云、北京邮电大学、中海油、智马达（Smart）汽车、顺丰科技等在内的20家单位，凭借在过去一年对推动云原生发展做出的杰出贡献，荣获“云原生十大技术创新/先锋实践”的殊荣。

以北京邮电大学为例，他们将卫星与边缘计算、云原生相结合，与华为云合作将KubeEdge在卫星上进行了封装，打破数据在轨处理的时延限制。北邮的王尚广教授称，“管理卫星不一定用互联网的IT架构，通信的核心网也可以起到管理卫星的作用；我们的KubeEdge、云原生也能管理卫星。”

中国海油也借助云原生的技术力量，持续打造智能油田，例如通过云边协同分析生产数据，形成多环、冗余、高速的网络支撑，试图构建协同高效、开放互联，带动自身整体数字化发展。中海油渤海油田智能建设专项工作组的副组长杨海滨表示，在建设过程中，他们也得到了不少来自华为云的专家支持。

云原生2.0正当时，华为云的躬行

此番评选出的云原生探索者们，基本都与华为云有着匪浅的渊源，而华为云也正是在与这批优秀先行者们的交流合作中，逐渐加深对云原生的理解，积累下大量云原生最佳实践的经验。

华为云CTO张宇昕提到，早在2015年，华为云就参与了CNCF、OCI等一系列云原生技术组织及标准的筹备和组建，并持续贡献网络、存储、联邦等核心特性代码，加速了云原生技术从孵化到完善的进程。

随着各传统行业开始逐步落地云原生，云原生在行业实践中不断创新，比如将云原生技术应用于边缘计算、AI、大数据、基因测序、业务多云多活等场景，华为云也积极将自身的核心实践总结成为开源项目贡献给CNCF基金会，比如面向边缘计算场景的KubeEdge、面向高性能计算场景的Volcano、面向多云场景的Karmada等场景化的云原生开源项目，促进云原生技术生态与各行业生态融合。

而这些年来，华为云将技术、行业上的创新思想、实践经验进行总结、沉淀，在去年12月输出了云原生2.0思想理念，企业云化从“ON CLOUD”走向“IN CLOUD”，新生能力和既有能力有机协同、立而不破，实现“资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信”，成为“新云原生企业”。

今年4月，华为云发布“分布式云×云原生”，通过公有云、全栈专属云、混合云、边缘数据中心、边缘站点等分布式云部署形态，将全栈云原生能力延伸到业务需要的每个地方；并提出通过从基础设施、架构设计、开发运维、治理运营四个层面实现“应用现代化”。

到今年9月，华为云在HUAWEI CONNECT 2021提出数字化转型的关键是“用云原生的思维践行云原生”，一切皆服务，即：基础设施即服务，技术即服务，经验即服务。

在该场活动上，华为云UCS也首度亮相。华为轮值董事长徐直军表示，这是业界首个分布式云原生产品，意在加速千行百业数字化转型，让每个企业都能成为“新云原生企业”。雷峰网(公众号：雷峰网)也了解到，华为云UCS已于本月进行公测。

今年10月，华为云发布云原生2.0十大新范式，即“泛在、计算、调度、网络、万物互联、应用、数据、智能、安全、行业使能”，试图基于系统性的产业思维，为政企数字化转型提供最优解。

何为“以云原生思维，践行云原生实践”？

与此同时，华为已经率先完成自身业务的全面云原生化，沉淀下众多宝贵的云原生实践经验。

华为消费者云基于云原生技术构建的HMS各项服务，HMS Core一开始就全部采用云原生的能力、架构和开发模式在不到两年时间内，已触达全球200多个国家的7亿用户和160多万开发者。

而华为流程IT将内部的业务系统、研发、测评平台部全面实现云原生化，不仅是业务全部上华为云，也在华为云的支持下完成云原生变革，实现分布式部署到全球170多个国家，服务于19万员工，高效支持全球业务的开展。业务从原来的单一应用，成长为研发、采购、制造、销售、服务，以及内部管理全业务上云，成为集业务之大成的“一朵云”。

在对外输出上，华为云也与不少行业客户进行实践创新，例如协助新浪完成其业务平台从传统虚机架构向Serverless容器架构的升级，实现30秒8000核的极速扩容能力，让新浪能更平稳应对突发事件带来的流量冲击。

在金融行业，不少金融机构也在华为云的帮助下，持续进行传统业务的云原生升级。以深交所为例，联合华为云打造的高效云原生基础设施，统一了计算、存储资源池，并与信创技术相结合，提升了业务的自动化运维程度、资源利用率、分配效率、安全可信。

在这些对内、对外的实践过程中，华为云逐渐沉淀、提炼出了自己的云原生观点，其中之一便是“用云原生的思维践行云原生”。

华为云CTO张宇昕

张宇昕分析称，这当中包括了四大关键词：

一是全数字化。过去数年的转型讨论中，对于是否应实现全面数字化、全面云化其实仍在存在争议，但如今趋势已经清晰可见，数字化其实不只与IT应用有关，还包括技术设施、网络、设备、编码等，是一场涉及云网边端的、从应用到基础设施的全面数字化。

二是全云化。企业往往会顾虑自身的数据重要性、监管要求的严苛程度，敏感的业务或数据更倾向于自己掌握，而不是拥抱云，但如今人们也更多意识到，在云上仍然可以保障数据安全，保证企业对关键的业务、应用、权限的控制。云上的经验共享和技术贡献，能够达成的安全、可靠、可信，比企业单打独斗的构筑要来得更快、更强。

三是AI驱动。做数字化转型，正是为未来用AI为企业提升质量、降本增效，用AI来增益企业的能力、扩大企业的能力边界。

四是一切皆服务。无论是数字化、云化还是AI，这些能力如果封闭在行业内部是得不到发展的，仍然碎片化。如果每个企业把自己的能力、行业know  how开放出来，即技术和经验都是服务，为其他所用，彼此就能拥有更多的能力和技术变现的方式。

用云原生将“不确定性”变为“确定”

不过尽管不少企业与业者已经对数字化、云化达成共识，但转型的过程其实十分痛苦，也充满挑战。而在张宇昕看来，“云原生恰恰是企业应对数字化转型当中不确定性的最佳选择。”这不仅仅是技术选择，也是做了生产方式、商业模式的转型，做了触达用户方式的转型。

他以多个关键问题，拆解了这道关于不确定性的谜题：

第一：企业数字化深入转型后，希望云离他们越来越近，企业业务向边缘延伸，云的能力也向边缘延伸，云原生能否支持、如何支持这一点？

为此，华为云采用分布式云原生的服务，改变过去算力集中在个别大中心、大资源池的供给模式，不需要应用去感知算力的存在，而是算力随时随地供应；多元算力自动匹配应用的要求，例如图像处理型的需求匹配GPU，人工智能的应用匹配NPU、TPU，高并发、多连接的需求则匹配核数多的算力。

第二：当业务分布全球，驻点之间数据需要流动、业务需要协同，要保证数据传输的可靠性、安全性，流量的治理情况也发生了变化。应如何做到智能流量的分发？数据越来越多、应用越来越丰富，应用和数据怎么进行协同？

如果做到按需智能化的分配带宽，从而使得带宽的保障、成本做到最优，这是新的模式。通过云原生的技术，也可以提供有更轻量级的计算框架，有更轻量级的调度能力，把更小颗粒的应用数据计算放在数据所在的地方，实现近数据计算。这些新的能力都在分布式云原生上来构建，从而支持企业能够更深入、更全面地应用云。

第三：数据孤岛式、碎片化分散在各系统，如今企业、政府都在做这种数据的大集中，做大量的数据准备、数据清洗，再来构建新的数仓、构建新的应用，为的是释放数据价值，但前期会消耗大量人力，华为自身也有类似经历。

但在云原生上，可以通过云原生数据湖，通过湖仓一体实现了数据的集约化，统一的数据管理，打造所有数据融合、轻量级的计算框架。另外通过DataOps平台，打造数据治理自动化、智能化生产线，包括一键入湖、数据准备、数据关系图谱的建立和排序，把数据做成服务，做资本化的洞察。

同时，也可以把AI加持到数据处理中，通过学习的方式来识别数据里的固有模式和经验，提升数据处理效率，减少人工干预。至此，过去数据治理的劳动密集型、人力密集型、任务工作量大的问题才算是被解决。

第四：有时企业觉得已经用了DevOps、数据治理、人工智能，仍然觉得内部有很多断点，为什么？

智能化时代，企业的智力资产是软件资产、数据和模型。在软件资产，也就是应用，可以通过DevOps这条流水线提升软件生产效率。在数据，DataOps这条生产线实现自动化、消除孤岛，把它变成湖仓一体的数据湖。在模型，也就是经验的总结，通过大量的数据训练总结、沉淀经验，也是一类资产，这条相应的生产线是ModelOps。

未来的企业，这三大资产维度必须集成起来，方能发挥其价值，三条技术流水线未来也会有机融合，使得信息资产能够进一步互联互通、协同增值。

写在最后

云原生从1.0到2.0的跃迁，不仅意味着云计算的进化，更是对企业现代化应用的建设、交付与运维的重新定义，重塑企业看待自身生产线与资产的视角。

可以预测，在未来企业加快数字化转型过程中，云原生一定会变成现代业务的基础应用，其广度和深度会远远超过当年的虚拟化，最终变成企业应用现代化之旅的坚实底座。而如华为云这样的践行者，也将引领云原生在千行百业形成前所未有的巨浪。

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