云原生技术涵盖的范围非常广泛，针对不同的应用场景，云原生解决的关键问题以及对应的技术栈选择都各不相同。人工智能、区块链等新兴技术领域对使用者的能力要求较高，复杂的服务依赖配置使的这些技术难以赢得更多受众。
云原生技术在这些场景的应用很大程度上降低了技术的使用门槛，为新兴技术的快速普适推广铺平了道路。同时，在互联网+和新商业业态的冲击下，传统行业正处于技术架构转型的十字路口，天然基于云服务的云原生模式无疑能给出重要参考意义。
深度学习领域需要处理的三个核心问题是性能、效率和成本。利用云原生技术，形成以容器服务为核心，以云原生技术作为基础架构的深度学习解决方案，无缝的整合了云的计算、存储、负载均衡等服务，同时贯穿了深度学习的全生命周期。
深度学习本质上是一个实验科学，需要不断地组合和尝试不同的算法和类库。深度学习软件版本迭代非常快速，新算法层出不穷。TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架和各种新算法，公有云平台如何帮助用户快速搭建并投入实验研究，是用户首要的关注点。
深度学习需要海量的计算力，但是GPU 资源昂贵，更低成本的共享资源的高效利用方式是场景普适的瓶颈。对于一个深度学习的试验周期，可以分为四个部分：准备数据、模型开发、模型训练阶段和模型推理。每个阶段有不同的工作任务，用户便捷的的使用深度学习平台，以便灵活的处理阶段性任务也是重要考量。借助云原生技术，上述问题在很大程度上得以解决。
云原生深度学习方案的基础架构模型
容器化封装深度学习框架，繁琐的配置文件、依赖关系统一打包，实现框架部署的环境一致，极大提升了应用的可移植性，方便用户快速构建实验环境。
服务目录的形式提供多种板卡驱动，能大幅降低GPU 资源驱动的问题。不同GPU 卡的驱动程序各不相同，新分配资源的驱动安装复杂易错，非常影响用户使用的体验，将驱动程序以服务方式提供，实现一键配置，降低使用门槛，增强使用体验；
GPU 多机多卡的高效调度，极大降低了深度学习的成本，提升效率,将深度学习平台的普适性大大拓展。以Kubernetes 为核心，通过Device Plugin 和Scheduler Extender 机制整合GPU 板卡,实现按显存或按卡的调度方式，提升系统利用率。
在企业级的分布式环境以及云环境部署配置部署区块链并非易事，这涉及到区块链相关工具的配置和调用、区块链网络拓扑的设计、证书和密钥的安全分发、组件和服务的高可用性、业务处理能力的弹性扩展、数据的持久化等方面的考虑和设计，需要开发者对区块链相关技术有深入的了解，需要专业和完善的企业基础架构和资源服务的支撑。
此外，区块链的配置和部署过程涉及到大量的配置对象，过程繁琐且互相关联，出错概率很高，需要频繁地进行端到端测试才能确保区块链的正确配置和部署，耗费的时间数以小时甚至数以天计。在这种情况下，开发者无法聚焦于区块链上层应用的开发和业务创新的思考上，极大影响了应用和解决方案的快速迭代、快速上线。
区块链业务创新面临巨大的挑战，主要包括需要对区块链底层技术有较深了解，配置部署技术复杂度高、耗时长；二次开发技术难度大，相关平台技术学习曲线陡峭，延缓迭代速度；区块链所需的基础资源和服务选型繁多，整合难度大，投入和质量难以把控；部署平台和环境安全保障薄弱，缺乏企业级安全管控和风险预防能力；服务质量难以达到生产级别要求，运维流程和手段不成熟、不统一。
区块链场景下的云原生架构图
云原生容器区块链解决方案核心思想在于使用容器封装区块链节点，通过容器集群实现区块链网络的编排、创建、运维和资源管理。其具体优势表现在以下几个方面：
容器技术提供标准化的软件打包、分发的能力。保证了运行环境的一致性，与底层环境解耦。这使得企业得以在各种异构、混合云环境实现低成本、高效的区块链系统部署。
依托编排调度工具为区块链实现统一的资源管理和调度。区块链系统底层依赖包括计算、存储、网络、负载均衡、域名解析、加密硬件等各种资源，云原生强大的编排调度功能极大降低了系统设计和运维流程的复杂度。还可以借助编排调度工具来充分利用底层的可信计算能力，如Intel SGX，保障秘钥签发和验证等关键信息不被篡改、窃取。
Helm Chart 将应用部署化繁为简。区块链网络的拓扑、节点类型、创建流程、服务依赖性均非常复杂，而以Helm Chart 为代表的应用编排技术可以实现将相关的设计、部署的最佳实践集成到编排模板中，降低企业应用区块链的技术门槛，以标准化的方式实现了区块链网络的自动化编排部署。
云原生技术完美匹配区块链安全机制。区块链网络由于涉及多家参与企业的业务逻辑和数据，以及相关智能合约的安全风险挑战突出，需要严格的安全保障、资源隔离和权限控制等机制。而集群所提供的namespace 隔离机制、network policy 网络策略、config map 和secret 等机制均可无缝地与区块链安全治理机制进行整合，提供了坚实的底层安全保障。
此外，云原生技术还有助于实现区块链系统以及区块链应用的持续交付能力，帮助企业更快地实现业务上链。
随着互联网智能终端设备数量的急剧增加，以及5G 和物联网时代的到来，传统云计算中心集中存储、计算的模式已经无法满足终端设备对于时效、容量、算力的需求。将云计算的能力下沉到边缘侧、设备侧，并通过中心进行统一交付、运维、管控，将是云计算的重要发展趋势。
边缘计算按功能角色主要分为三个部分：
云
--传统云计算的中心节点，有丰富的云计算产品形态和资源，是边缘计算的管控端，负责全网算力和数据的统一管理、调度、存储。
边
--又称基础设施边缘(Infrastructure Edge)，属于云计算的边缘节点，靠近设备和数据源，拥有充足的算力和存储容量。例如传统云计算的CDN 节点，物联网场景中的设备控制中心。
端
--又称设备边缘(Device Edge)，主要指终端设备，如手机、汽车、智能家电、工厂设备、传感器等，是边缘计算的『最后一公里』。
边缘计算目前面临的主要挑战有：
云边端协同：统一的交付、运维、管控标准。安全：边缘服务和边缘数据的安全风险控制难度较高。网络：边缘网络的可靠性和带宽限制。异构资源：对不同硬件架构、硬件规格、通信协议的支持。云原生技术的核心价值之一是通过统一的标准实现在任何基础设施上提供和云上一致的功能和体验。借助云原生技术，可以实现云-边-端一体化的应用分发，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。
安全方面，云原生技术可以提供容器等更加安全的工作负载运行环境，以及流量控制、网络策略等能力，能够有效提升边缘服务和边缘数据的安全性；
边缘网络环境方面，基于云原生技术的边缘容器能力，能保证弱网、断网的自治性，提供有效的自恢复能力，同时对复杂的网络接入环境有良好的兼容性；
异构资源兼容性方面，云原生技术的适用性逐步提升，在物联网领域，云原生技术已经能够很好的支持多种CPU 架构(x8664/arm/arm64)和通信协议，并实现较低的资源占用。
传统行业正在经历由数字业务战略推动的转型实践，在提效降本的目标下，尝试创新与发现新的营收来源。数字化转型的程度和成效，在很大程度上影响着整个行业的竞争能力。
“互联网+”的大背景下，传统企业互联网特征的业务正在快速崛起，持续交付快速迭代成为这些应用的强烈需求。
传统行业转型的瓶颈看似千差万别，但归纳起来有如下共同特点：
1、项目周期短，需求快速变化。
在当前互联网快速发展的驱使下，外部环境的变化日益加快，伴随而来的是 IT 对业务需求的快速响应要求，业务的快速迭代、敏捷交付等需求已经变成企业常态。
2、互联网高并发，不可预测的承载需求。
随着网联化的持续推进，互联网形态的业务日渐丰富。相比较过去传统业务，网联业务具有更强的互联网业务形态，在诸如抢购、秒杀、网促等场景下，要求IT 架构能更好的支撑高并发、高弹性的业务需求。
3、兼顾数据安全和用户体验。
私有化部署在很大程度上保证了业务数据的安全，但企业自建数据中心的承载规模有限，无法应对特定场景下的访问量激增问题。为了兼顾数据安全要求与用户流畅体验保障，公有云、私有云混合部署规划需要平衡考虑。
面对复杂的、快速变化的的互联网市场竞争，云原生技术可以帮助企业构造一个可扩展的、敏捷的、高弹性的、高稳定性的业务系统。
基于容器核心的云原生容器平台，为应用提供标准化敏捷基础架构，充分满足业务的弹性需求，同时利用云原生平台实现跨平台资源横向打通，提供一致的交付体验。建立全流程DevOps 精益协作，形成以交付为核心，适配多种研发模式的一体化流程协作体系，提升交付效能。
文章仅供学习交流，如若图文资源侵犯您权益，请及时与我们联系，我们将第一时间做出处理。
