K60至尊版剛預(yù)熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
Redmi這邊剛?cè)缁鹑巛钡男麄髁薑60 Ultra的各種技術(shù)和硬件配置，作為競品的一加也坐不住了。一加中國區(qū)總裁李杰發(fā)布了兩條微博，表示在自家的一加Ace2上早就已經(jīng)采用了和PixelWo
本文來源于《華為云 DTSE?》第五期開源專刊，更多文章請查看：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/435823
作者：任洪彩華為云高級軟件工程師，Karmada 社區(qū) Maintainer
摘要：管理和協(xié)調(diào)跨多個云平臺的容器化應(yīng)用是當(dāng)前企業(yè)面臨的復(fù)雜性挑戰(zhàn)之一，Karmada 多云容器編排技術(shù)使得用戶能夠像操作單一集群一樣輕松管理多集群，簡化了多云環(huán)境的運維復(fù)雜度，加速分布式云原生應(yīng)用升級。
行業(yè)背景
隨著云計算技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)對于云基礎(chǔ)設(shè)施的需求日益多樣化，多云策略成為了眾多企業(yè)的首選。多云環(huán)境不僅能夠提高業(yè)務(wù)的靈活性和可用性，還能有效降低對單一云服務(wù)商的依賴風(fēng)險。根據(jù)最新的調(diào)查報告顯示，超過 87% 的企業(yè)正在使用多個云廠商的服務(wù)，然而，隨之而來的是管理和協(xié)調(diào)跨多個云平臺的容器化應(yīng)用的復(fù)雜性挑戰(zhàn)。
業(yè)界流行的容器編排工具 Kubernetes（簡稱 K8s），雖然在單一集群內(nèi)展現(xiàn)了強(qiáng)大的資源管理和自動化部署能力，但在面對多云場景時，其跨集群的資源調(diào)度、統(tǒng)一管理以及數(shù)據(jù)一致性等問題成為了亟待解決的痛點。
現(xiàn)階段，云原生多云多集群業(yè)務(wù)的編排面臨著諸多挑戰(zhàn)：
1）集群繁多的重復(fù)勞動：運維工程師需要應(yīng)對繁瑣的集群配置、不同云廠商集群間的管理差異以及碎片化的 API 訪問入口等問題。
2）業(yè)務(wù)過度分散的維護(hù)難題：應(yīng)用在各集群的差異化配置繁瑣；業(yè)務(wù)跨云訪問以及集群間的應(yīng)用同步難以管理。
3）集群的邊界限制：應(yīng)用的可用性受限于集群；資源調(diào)度、彈性伸縮受限于集群。
4）廠商綁定：業(yè)務(wù)部署的黏性問題，缺少自動化故障遷移；缺少中立的開源多云容器編排項目。
Karmada 多云容器編排引擎，簡化多云環(huán)境管理復(fù)雜度
為了解決上述挑戰(zhàn)，華為于 2021 年正式推出了開源項目 Karmada，旨在打造一個云原生的多云容器編排平臺。Karmada（Kubernetes Armada，艦隊之意）繼承并超越了社區(qū) Federation v1 和 v2（kubefed）的設(shè)計理念，它不是簡單地在不同集群間復(fù)制資源，而是通過一套全新的 API 和控制面組件，實現(xiàn)了在保持 Kubernetes 原有資源定義 API 不變的前提下，無縫地在多云環(huán)境中部署和管理分布式工作負(fù)載。
Karmada 提供了一個全局的控制面板，使得用戶能夠像操作單一集群一樣管理多云上的 Kubernetes 集群，簡化了多云環(huán)境的運維復(fù)雜度，引入了高級的跨集群調(diào)度策略，根據(jù)資源需求、成本、合規(guī)性等因素，自動將工作負(fù)載優(yōu)化部署到最適合的云平臺或區(qū)域。通過分布式數(shù)據(jù)管理和同步機(jī)制，確保多云間的數(shù)據(jù)和配置一致性，降低了數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜度。
實踐案例：Karmada 在工業(yè)智能檢測領(lǐng)域的應(yīng)用
工業(yè)智能檢測領(lǐng)域亟需標(biāo)準(zhǔn)化智能檢測提升效率
在液晶面板生產(chǎn)領(lǐng)域，由于多種因素，產(chǎn)品常出現(xiàn)不良品。為此，關(guān)鍵工藝節(jié)點后引入了自動光學(xué)檢測（AOI）設(shè)備，通過光學(xué)原理檢測常見缺陷。然而，現(xiàn)有 AOI 設(shè)備僅識別缺陷有無，需要人工分類和識別缺陷，這一過程耗時且影響生產(chǎn)效率。數(shù)之聯(lián)的客戶企業(yè)，某面板龍頭企業(yè)，引入自動缺陷分類系統(tǒng)（ADC）以提高判定準(zhǔn)確性并減輕勞動強(qiáng)度，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動分類 AOI 輸出的缺陷圖片，并篩除誤判，從而提高生產(chǎn)效率。
客戶企業(yè)率先在一個工廠引入 ADC，后續(xù)在其他工廠推廣，節(jié)省人力資源，提高判定效率。盡管如此，由于工藝復(fù)雜和供應(yīng)商差異，現(xiàn)場建設(shè)呈現(xiàn)出割裂和分散管理的趨勢，給數(shù)據(jù)共享和運維帶來困難。為解決這些問題，客戶企業(yè)啟動了工業(yè)智能檢測平臺的建設(shè)，該平臺利用人工智能技術(shù)，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化智能檢測并提高生產(chǎn)效率和良率。
工業(yè)智能檢測平臺
工業(yè)智能檢測平臺將 ADC 作為核心，擴(kuò)展至模型訓(xùn)練和檢測復(fù)判，實現(xiàn)“云”（管理 + 訓(xùn)練）+“邊”（推理）+“端”（業(yè)務(wù)）的一體化方案，旨在通過標(biāo)準(zhǔn)化平臺提高生產(chǎn)質(zhì)量和數(shù)據(jù)價值。建設(shè)范圍包括資源共享中心、現(xiàn)地訓(xùn)練和邊側(cè)推理等子平臺，將在若干工廠實施。
工業(yè)智能檢測平臺架構(gòu)圖
項目目標(biāo)是實現(xiàn)現(xiàn)地 ADC 上線、資源共享和云邊端標(biāo)準(zhǔn)化，以減輕運維負(fù)荷、提升標(biāo)準(zhǔn)。工業(yè)智能檢測平臺旨在通過規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化客戶企業(yè)全集團(tuán)的 ADC 系統(tǒng)，為后續(xù) ADC 建設(shè)提供樣本和模板，降低成本和周期，提高生產(chǎn)和質(zhì)檢效率以及產(chǎn)品良率。平臺包含系統(tǒng)管理員、資源配置員等用戶角色，并涉及 ADC 推理、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)共享等信息流，以及云端協(xié)同功能，確保 ADC 的自動缺陷分類生產(chǎn)過程，并提高模型和缺陷圖片的利用率。
結(jié)合 Karmada 多集群管理構(gòu)建解決方案
一、集群管理：多地域集群統(tǒng)一納管
不同地域的 K8s 集群注冊至中心云系統(tǒng)，中心云系統(tǒng)對多個現(xiàn)地的集群進(jìn)行管理。
二、應(yīng)用管理：全局統(tǒng)一部署、監(jiān)控
通過 Karmada 提供的集群統(tǒng)一訪問能力，用戶在中心云實現(xiàn)可視化大屏等需要聚合成員集群的數(shù)據(jù)的功能。
1、集群監(jiān)控
針對在線的集群，中心云系統(tǒng)可對內(nèi)存、CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)流入流出速率、GPU、日志等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控數(shù)據(jù)展示，并可切換集群進(jìn)行數(shù)據(jù)查看。
資源監(jiān)控
中心云可以看到和訓(xùn)練云相同的監(jiān)控，通過 Karmada 聚合層 API 由集群的 Java 程序?qū)?PromQL 封裝后提供給前端頁面。
2、中心云數(shù)據(jù)下發(fā)
用戶在中心云上傳的數(shù)據(jù)，可自由選擇下發(fā)至指定現(xiàn)地，包括數(shù)據(jù)集、標(biāo)注、算子工程、算子鏡像以及模型等。
數(shù)據(jù)集、算子工程、模型，通常是文件，在完成傳輸后，會保存到本地或 NAS 等存儲中。標(biāo)注，通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在完成傳輸后，會保存到 DB 中。算子鏡像，一般導(dǎo)出為 tar 包，在完成傳輸后，會推送到當(dāng)前集群的 harbor 中。中心云除了 Karmada 的控制面以外，也帶有自己的業(yè)務(wù) K8s 集群，也包括存儲，因此可以作為一個中轉(zhuǎn)器。以上均通過 Karmada 的聚合層 API 來調(diào)用我們提供的文件上傳到 svc，實現(xiàn)了集群和集群之間的調(diào)用。
3、跨現(xiàn)地訓(xùn)練
針對某現(xiàn)地訓(xùn)練資源不足的情況下，可通過申請其他現(xiàn)地資源的方式，進(jìn)行跨現(xiàn)地訓(xùn)練。該功能實現(xiàn)方式為將 A 現(xiàn)地訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)集、標(biāo)注、算子工程、算子鏡像等數(shù)據(jù)發(fā)送至 B 現(xiàn)地，通過 B 現(xiàn)地的資源進(jìn)行訓(xùn)練。再將訓(xùn)練好的模型返回給 A 現(xiàn)地。
原理和中心云數(shù)據(jù)下發(fā)類似，任務(wù)所需的數(shù)據(jù)會直接發(fā)送到對應(yīng)集群，體現(xiàn)了成員集群和成員集群之間的調(diào)用關(guān)系。
4、可視化大屏
根據(jù)中心云注冊的現(xiàn)地，統(tǒng)計不同現(xiàn)地的各類指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行大屏展示。在這類大屏中展示實時數(shù)據(jù)的時候，通過 Karmada 聚合層 API，我們可以方便地直接調(diào)用成員集群的 svc，而無需讓所有的數(shù)據(jù)顯示都走大數(shù)據(jù)的離線分析、實時分析，提供更高的時效性。
總結(jié)展望
Karmada 項目自 2021 年開源并加入云原生計算基金會 (CNCF) 成為沙箱項目以來，已經(jīng)取得了顯著的發(fā)展與認(rèn)可。項目于 2023 年底正式晉升為 CNCF 的孵化級別項目。這一成就標(biāo)志著 Karmada 技術(shù)生態(tài)獲得全球業(yè)界的廣泛認(rèn)可，進(jìn)一步鞏固了其在分布式云原生技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。該項目憑借其創(chuàng)新的多云多集群容器編排能力，已被全球范圍內(nèi)超過 30 家知名企業(yè)所采納用于構(gòu)建企業(yè)級云原生平臺。
Karmada 的出現(xiàn)，為多云時代的企業(yè)提供了一個強(qiáng)大且靈活的容器編排解決方案，它不僅解決了多云管理的痛點，還為企業(yè)在云原生旅程中探索更廣闊的應(yīng)用場景提供了堅實的技術(shù)支撐。隨著云原生技術(shù)的不斷演進(jìn)，Karmada 有望成為連接和簡化多云生態(tài)的關(guān)鍵力量，助力企業(yè)釋放云的全部潛能，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。
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