近日，舉辦的“云原生產(chǎn)業(yè)大會上”，主辦方中國信息通信研究院發(fā)布了《云原生技術實踐白皮書》。電子產(chǎn)品世界記者從白皮書中獲悉：在互聯(lián)網(wǎng)+和新商業(yè)業(yè)態(tài)的沖擊下，傳統(tǒng)行業(yè)正處于技術架構轉型的十字路口,人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術領域對使用者的能力要求較高，復雜的服務依賴配置使的這些技術難以贏得更多受眾。云原生技術在這些場景的應用很大程度上降低了技術的使用門檻，為新興技術的快速普適推廣鋪平了道路。如今，如何落地云原生技術正逐步成為行業(yè)用戶的焦點。

云原生基礎架構構建深度學習

深度學習本質上是一個實驗科學，需要不斷地組合和嘗試不同的算法和類庫。深度學習軟件版本迭代非?？焖?，新算法層出不窮。TensorFlow、PyTorch 等深度學習框架和各種新算法，公有云平臺如何幫助用戶快速搭建并投入實驗研究，是用戶首要的關注點。深度學習需要海量的計算力，但是 GPU 資源昂貴，更低成本的共享資源的高效利用方式是場景普適的瓶頸。對于一個深度學習的試驗周期，可以分為四個部分：準備數(shù)據(jù)、模型開發(fā)、模型訓練階段和模型推理。每個階段有不同的工作任務，用戶便捷的的使用深度學習平臺，以便靈活的處理階段性任務也是重要考量。借助云原生技術，上述問題在很大程度上得以解決。

云環(huán)境配置部署區(qū)塊鏈應用場景

區(qū)塊鏈業(yè)務創(chuàng)新面臨巨大的挑戰(zhàn)，主要包括需要對區(qū)塊鏈底層技術有較深了解，配置部署技術復雜度高、耗時長；二次開發(fā)技術難度大，相關平臺技術學習曲線陡峭，延緩迭代速度；區(qū)塊鏈所需的基礎資源和服務選型繁多，整合難度大，投入和質量難以把控；部署平臺和環(huán)境安全保障薄弱，缺乏企業(yè)級安全管控和風險預防能力；服務質量難以達到生產(chǎn)級別要求，運維流程和手段不成熟、不統(tǒng)一。

云計算能力下沉到邊緣側、設備側

邊緣計算按功能角色主要分為三個部分：

云--傳統(tǒng)云計算的中心節(jié)點，有豐富的云計算產(chǎn)品形態(tài)和資源，是邊緣計算的管控端，負責全網(wǎng)算力和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、調度、存儲。

邊--又稱基礎設施邊緣(Infrastructure Edge)，屬于云計算的邊緣節(jié)點，靠近設備和數(shù)據(jù)源，擁有充足的算力和存儲容量。例如傳統(tǒng)云計算的 CDN 節(jié)點，物聯(lián)網(wǎng)場景中的設備控制中心。

端--又稱設備邊緣(Device Edge)，主要指終端設備，如手機、汽車、智能家電、工廠設備、傳感器等，是邊緣計算的『最后一公里』

傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化應用場景

(1)項目周期短，需求快速變化

在當前互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的驅使下，外部環(huán)境的變化日益加快，伴隨而來的是 IT 對業(yè)務需求的快速響

應要求，業(yè)務的快速迭代、敏捷交付等需求已經(jīng)變成企業(yè)常態(tài)。

(2) 互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)，不可預測的承載需求

 隨著網(wǎng)聯(lián)化的持續(xù)推進，互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)的業(yè)務日漸豐富。相比較過去傳統(tǒng)業(yè)務，網(wǎng)聯(lián)業(yè)務具有更強的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務形態(tài)，在諸如搶購、秒殺、網(wǎng)促等場景下，要求 IT 架構能更好的支撐高并發(fā)、高彈性的業(yè)務需求。

(3)兼顧數(shù)據(jù)安全和用戶體驗

私有化部署在很大程度上保證了業(yè)務數(shù)據(jù)的安全，但企業(yè)自建數(shù)據(jù)中心的承載規(guī)模有限，無法應對特定場景下的訪問量激增問題。為了兼顧數(shù)據(jù)安全要求與用戶流暢體驗保障，公有云、私有云混合部署規(guī)劃需要平衡考慮。

面對復雜的、快速變化的的互聯(lián)網(wǎng)市場競爭，云原生技術可以幫助企業(yè)構造一個可擴展的、敏捷的、高彈性的、高穩(wěn)定性的業(yè)務系統(tǒng)?；谌萜骱诵牡脑圃萜髌脚_，為應用提供標準化敏捷基礎架構，充分滿足業(yè)務的彈性需求，同時利用云原生平臺實現(xiàn)跨平臺資源橫向打通，提供一致的交付體驗。建立全流程 DevOps 精益協(xié)作，形成以交付為核心，適配多種研發(fā)模式的一體化流程協(xié)作體系，提升交付效能。

*本文數(shù)據(jù)觀點來源：云計算開源產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟