第五届全球云计算大会即将召开,MoPaaS带你解读人工智能大趋势!

由博闻中国(UBM China)主办的第五届全球云计算大会暨国际网络通信展览会·中国站(Interop & CloudConnect China 2017)将于9月6-7日在上海世博展览馆举行。

作为中国规模最大的云计算盛事之一,今年全球云计算大会·中国站将与首次进驻中国且拥有三十逾年历史的国际网络通信市场最大展览会之一的Interop同期同地举办。

大会开设一个主题论坛“云战略与实践”及六个分论坛,围绕物联网+、云原生技术与实践、行业应用、云网安全、软件定义数据中心与云管理平台、大数据及人工智能,为国内外网络通信行业企业提供技术交流合作的平台。

                                                      大会概览和福利
9月6日 云战略与实践主题演讲;晚上:第四届云鼎奖颁奖典礼
9月7日 上午:行业应用、云原生技术与实践、物联网+
下午:大数据技术及人工智能、软件定义数据中心与云管理平台、云网安全

展会期间的企业CIO闭门研讨会(9月6日)正在火热接受席位预定中,只要您是来自应用行业(金融、电商、制造业、快消、零售、教育、医疗、政府、航空航天、轨道交通等)的CIO、CTO、IT总监(经理)及技术或研发负责人,报名免费参加本届研讨会,经主办方审核资格通过后,即可免费参加三天全程大会哦~

或长按识别以下二维码立即报名,注册免费参观9月6-7日两日展览。

人工智能成为国家战略,MoPaaS带你引领人工智能
近日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》),明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点。应逐步开展全民智能教育项目,在中小学阶段逐步推广编程教育、建设人工智能学科,培养复合型人才,形成我国人工智能人才高地。《规划》一经发布,一石掀起千层浪,有关人工智能未来的讨论再掀高潮。

在我国人工智能技术的总体发展规划中,明确提出了我国新一代人工智能发展战略以及对如何构建开放协同的人工智能科技创新体系提出指导意见。包括:

  1. 培养聚集人工智能高端人才

高端人才队伍建设是人工智能发展的重中之重。

完善人工智能教育体系,加强人工智能基础研究等方面专业技术人才培养。重视复合型人才培养,重点培养精通人工智能理论、技术、产品与应用等的纵向复合型人才,以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、法律等的横向复合型人才。

建设人工智能学科,完善人工智能领域学科布局。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容,重视人工智能与数学、计算机科学、物理学等学科专业教育的交叉融合。鼓励高校与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

2.    统筹布局人工智能创新平台建设

建设布局人工智能创新平台,强化对人工智能研发应用的基础支撑,并促进各类通用软件和技术平台的开源开放。

3.    建立人工智能技术体系

聚焦人工智能重大科学前沿问题,围绕提升我国人工智能国际竞争力的需求,建立新一代人工智能关键共性技术体系。

特别是,新一代人工智能关键技术的研发部署要以算法为核心,以数据和硬件为基础,以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点,形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。

而MoPaaS早在2015年就已经开始研究人工智能科技创新体系,挖掘市场需求,并投入资源先后进行人工智能实训和创新平台的建设 。

此次MoPaaS将作为金牌赞助商与近60家云计算及网络通信行业知名IT厂商同台竞技,将会全面展示包括人工智能、物联网、大数据、云平台、云服务可靠性工程等最新云计算技术,以及这些先进技术在教育、智能制造、金融、智慧城市等行业的解决方案。欢迎各位莅临展台咨询(展位号:A06)。

MoPaaS云平台显身手,国际化演讲嘉宾助阵

2017年大会议程总体延续往届“国际性”与“前瞻性”宗旨,力邀众多国内外IT大咖,为与会者带来了国际、国内最前沿的云网技术资讯与应用分享,亦为IT厂商、开发者以及行业应用企业提供了三位一体的绝佳交流平台。

 

沈阅斌
研发副总裁

上海殷泊信息科技有限公司

MoPaaS研发副总裁沈阅斌将于97日的15:00分会场B发表题为《打造企业级融合云平台》的演讲,为大家详解PaaS平台是如何提高企业运转效率、减少人力运维成本以及助力企业数字化改革。

一直以来,MoPaaS的企业级融合云平台旨在为企业应用提供应用的底层支撑能力。覆盖应用开发、应用交付、上线运维等环节,包含代码管理、持续集成、自动化测试、交付物管理、应用托管、中间件服务、自动化运维、监控报警以及日志处理等。

本次讲演将为广大参会者详细介绍如何基于Docker/Kubernetes/Cloud Foundry等开源技术打造PaaS平台,以MoPaaS多年摸索出来的技术经验为大家带来:如何构建多云架构云平台、如何构建应用运行环境和中间件服务、实现CI/CD在PaaS平台中良好应用、如何做到弹性伸缩与自动化运维、监控报警和日志管理以及将Docker与Cloud Foundry完美融合等。

从技术理论到实践操作,从多年经验到成熟案例,让我们一起探讨人工智能与PaaS相遇后的魔力与商机,共同描绘领先的技术蓝图。MoPaaS将在上海世博展览馆(浦东新区国展路1099号)A06展位期待您的光临。

当然,本次大会还有其他很多可以期待的点。包括演讲嘉宾中,海外技术大佬占比将达30%,会包括来自优秀海外初创企业的重量级嘉宾,如Lunera, Barefoot Networks, JFrog等,旨在为国内IT界提供创新与创业的经验与示范。

国内传统巨头方面,中国联通、中国移动、华为、盛大、京东等都将出席并发言,解读数据分析、人工智能、原生技术、平台管理、物联网+、网络安全等重点趋势,更有应用行业代表企业分享“上云”经验及生动案例,如中国石油、上海纺织、万达信息、宝钢技术、光大证券、华瑞银行、来伊份等一系列行业标杆。

2017之夏,PaaS“井喷”前兆

注:原文发表于《中国云报》,MoPaaS对正文略作节选。

都说PaaS是云计算的制高点

可能这座山峰确实难爬

所以在中国市场上

专注PaaS解决方案的独立厂商屈指可数

MoPaaS是其中具有代表性的一家

赛迪顾问的数据显示,2016年,中国云计算服务市场的整体规模达到2797亿元,其中IaaS所占比重最大,SaaS次之,份额最小的是PaaS,只有0.8%,所幸的是,从2015年到2016年,PaaS的份额增长非常迅速。

创业之初,MoPaaS也曾感到有些“曲高和寡”。不过,随着云计算的落地和应用不断走向深入,人们发现PaaS是不能绕过的一道关,它在底层架构和上层应用之间起到了承上启下的作用。无论是IaaS还是SaaS,都在无限靠近PaaS,三者之间的界线渐渐变得模糊。

开放与融合是生存之道

2017年6月,OpenStack开源云计算厂商EasyStack在其原有的开源IaaS平台ESCloud的基础上,推出了开源PaaS平台ESCloud+,希望借此重塑基础设施。一个月之后,企业云服务商青云QingCloud发布了一系列新产品,涉及物理主机服务、分布式数据库、Server SAN、统一云管理平台、容器服务等,全面升级IaaS、PaaS底层技术。云基础设施和IaaS服务商都在走IaaS和PaaS融合之路。

那么SaaS厂商又如何呢?Salesforce有PaaS平台Force.com。国内的移动CRM厂商销售易,借助PaaS平台不仅可以满足行业用户的个性化需求,还以此为平台打造自己的合作伙伴生态圈。SaaS和PaaS相依相伴。

不仅是厂商正在努力弥合IaaS、SaaS与PaaS之间的“缝隙”,就连用户也有同样的想法。中国外运股份有限公司在构建了以OpenStack为基础的私有云后,计划在PaaS和SaaS层获取云服务能力。

 

既然融合是大势所趋,那么独立的、专业PaaS厂商的生存空间是否会被挤压?其实,开放与融合正是MoPaaS的生存之道。

用户为什么一定要PaaS?道理很简单。用户不可能将所有应用直接部署到IaaS上,还要自己开发一些辅助的系统或功能,这样用户就不可能专注在自己的业务上。而如果用一层PaaS将IaaS包裹住,所有开发应用所需的底层架构、中间件、数据库等一应俱全,将大大减轻用户的负担。

“我们要让PaaS尽量与IaaS融合,对外提供统一的服务。”MoPaaS技术合伙人沈阅斌表示,“未来我们也许会推出一些SaaS部署的模板,包含底层的资源、中间件、运行环境等,这些仍然由我们的PaaS提供。”

虽然越来越多的IaaS和SaaS厂商在自己的解决方案和服务中融入了PaaS,但是沈阅斌认为,专业PaaS厂商仍是不可替代的:“这些IaaS或SaaS厂商只能提供一部分的PaaS功能,比如数据库、缓存等,而不是全部。MoPaaS的独特价值在于,可以提供从开发、交付到上线的完整PaaS,包含代码托管、程序集成与发布、自动化运维等,并且可以支持虚拟机、容器、Cloud Foundry等不同的应用环境。”

今年初,MoPaaS帮助某航天集团公司落地了物联网平台,其PaaS部署在用户的两个生产数据中心。“我们的PaaS更贴近用户的使用习惯,完全屏蔽了底层技术的复杂性,无论是基于虚拟机还是容器,都是一个统一、完整的PaaS平台。”

在5年时间里,MoPaaS公有云服务覆盖了20多万活跃用户,创造了超过100万个应用实例,同时在私有云领域也赢得了100家以上的行业领先客户,拥有超过200家上下游的生态合作伙伴。2017年4月,MoPaaS正式宣布完成了B轮融资。MoPaaS已经闯过了最艰难的创业期,步入快速成长期,其累积的技术、市场和客户优势正逐渐显现出来。

与IaaS更深入的集成

6月27日,MoPaaS在微软加速器·北京第9期展示日Demo Day暨五周年庆典上亮相。微软加速器·北京第9期共有16家企业,是从来自云计算、大数据、物联网、人工智能领域的上千家企业中精挑细选出来的,MoPaaS是其中唯一的PaaS成长型企业。

截至2017年6月,微软加速器·北京已帮助156家创业企业成功加速,这些企业的总估值超过500亿元,超过90%的企业在加速期间获得了下一轮投资。

加入第9期微软加速器,让MoPaaS可以更好地与微软公有云Azure对接,并在市场、销售等方面获得微软更多的资源和支持。从今年2月起,MoPaaS正式对接Azure的IaaS层服务,并积极与Azure提供的AI、IoT等服务进行深度集成。同时,微软计划在北美地区也推出包含MoPaaS的云服务。

“如今将PaaS云服务迁移到Azure上,MoPaaS还在Azure上新增了一个节点,部署了几百台虚拟机,微软都给我们提供了很多技术支持。”沈阅斌介绍说,“我们自己与高校和培训机构合作打造的大数据实训平台就构建在Azure上,老师和学生可以方便地申请大数据实验环境所需的各种资源。”

当然,虽然MoPaaS与微软都在提供云服务,但两者之间之间并没有业务冲突:微软今年6月正式宣布成为Cloud Foundry基金会的金牌会员,而MoPaaS作为Cloud Foundry基金会第一个来自中国的企业,将发挥其在Cloud Foundry上累积的经验与优势,更好地与微软合作。

“我们的公有云在快速迭代,未来希望能够与更多IaaS公有云服务商合作,让用户可以自由选择不同的IaaS支持,而且能够在这些主流的云基础平台上无缝切换。”沈阅斌表示。

融合云一体机 让传统厂商跟上云的脚步

大型企业实力雄厚,完全可以按照自己的思路完成上云之旅;小型企业需求简单,可以直接选择公有云;中型企业的情况比较复杂,构建一个完整的私有云可能没有那么高的预算,采用公有云又会对某些关键数据的安全产生担心。为此,MoPaaS计划推出融合云一体机,这是一个包含了IaaS和PaaS的完整云平台。

推出融合云一体机可谓一举两得:一方面,为行业用户提供了一站式、即插即用的云解决方案;另一方面,开创了一种新的业务模式,MoPaaS的PaaS软件平台可以与硬件厂商相结合,让那些传统以销售硬件为主的厂商也能跟上云时代的脚步。

同时,MoPaaS致力于打造企业级融合云平台和服务解决方案并不是人云亦云。

众所周知,MoPaaS是从Cloud Foundry起家的。因容器得益于轻量化、快速、可移植等特性快速兴起,对传统PaaS形成了一定的冲击。451Research公布的《2016年第三季度云计算技术市场监测报告》曾显示,容器技术将快速发展,市场规模将从2015年的4.95亿美元猛增到2020年的27亿美元。但在沈阅斌看来,容器技术并不与现有的PaaS冲突,反而是互补的关系更会实现双赢。

因为在企业业务场景中,基于Cloud Foundry的商业PaaS产品可能只能覆盖70%,剩下20%的业务场景要使用容器技术,另外10%则可能要依赖虚拟机。MoPaaS要打造的融合云体系架构,目的就是将这些不同的平台、技术整合在一起,覆盖所有的企业业务场景。

针对不同的应用场景,使用不同的技术。这是MoPaaS做融合云平台的初衷。

“我们的融合云支持Cloud Foundry、容器和虚拟机,在底层上既可以分开应用,也可以提供一体化的支持。”沈阅斌特别指出,“我们的容器支持的是Kubernetes,而非Cloud Foundry体系下的容器技术。”

“接下来,我们将在PaaS平台的运维上下功夫,解决业务的自动化监控、运维、故障处理、系统自愈等问题。这也是用户的需求。”沈阅斌表示,“PaaS从边缘应用走到企业的核心业务。这是一个必然的趋势。”

国务院最近发布了《新一代人工智能发展规划》,借此东风,MoPaaS正着力打造完善AI场景的产品,包括MoPaaS公有云基础建设、MoPaaS实训平台、MoPaaS ABC 技术与应用研发。在市场内驱和国家人工智能发展规划的双重助力下,MoPaaS将充分利用资源,打造新一代的人工智能平台,助力企业数字化转型。

#七夕节# 邂逅,从MoPaaS开始

又到了一年一度单身狗被群嘲

小情侣被围攻的

“七夕情人节了”!!!

在这个到处都是恋爱酸臭味的节日里

我们只想说

谁说单身不如狗

明明工作赛女友!

所以

为了答谢一直使用MoPaaS工作的忠粉们

现奉上福利时刻

只要你

用心分享出与MoPaaS的第一次“邂逅”的小故事

比如

“第一次接触MoPaaS, 是在‘那个城市那条街’,当时青涩的我芳龄18,与MoPaaS的初体验就像是……”

就有机会获奖哦

活动规则(三选一)

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开奖时间

8月28日晚上8点28分

心动就要行动

小手动起来吧

Docker、Kubernetes和Apache Mesos: 谁会是容器领域的霸主?

当下有无数的文章和大量的社区讨论在对比Docker、Kubernetes和Mesos这三个开源容器项目。如果只听部分内容,你会认为三者正在为争夺容器的霸主地位而战。你也会相信,选择只能是一个,就像宗教信仰的唯一选择一样:真正的信徒们拥护他们的信仰并坚决抵制选择其他的异教徒。

其实这都是胡扯。

尽管这三种技术都可以解决容器技术在部署、管理和扩展应用程序上的要求,但实际上它们各自解决了不同的问题,并扎根于非常不同的环境。事实上,这三种被广泛采用的技术,没有一种与其他两者完全相同。

与其比较这些快速发展的技术的重叠性,不如来回顾一下每项技术初创时的使命、体系结构以及它们如何相互补充和作用。

Docker

今天的Docker inc.是由一家名为“dotCloud”的平台即服务(PaaS)初创公司发展而来的。dotCloud团队发现,管理应用程序的二进制文件及其所依赖的系统组件需要投入巨大的精力。因此,他们将Linux cgroups和namespaces的一些功能组合到一个单一且易于使用的包中,这样应用程序就可以在任何基础设施上持续运行。这个包就是Docker镜像,它提供以下功能:

  • 将应用程序和库打包在单个包中(Docker镜像),因此应用程序可以跨环境部署;
  • 提供诸如“docker推送”、“docker提交”等类似于“Git”的语义,让应用程序开发人员可以轻松地采用新技术,并将其集成到现有工作流中;
  • 将Docker镜像定义为一个隔离的层,使之与基础结构分开。提交的更改只在本层执行和存储,这使得重复使用镜像和跟踪更改变得很容易。层还通过传输更新而不是整个镜像来节省磁盘空间和网络流量;
  • Docker容器可以临时存储运行中的更改,从而可以快速部署和扩展应用程序的多个实例。

Docker越来越受欢迎,开发人员逐渐从笔记本电脑上运行容器转而向生产环境中运行。如果想在多个机器之间协调这些容器则需要额外的工具,这被称为容器编排(orchestration)。有意思的是,第一批用来支持Docker镜像(2014年6月)的容器编排工具是Apache Mesos的Marathon (我们将在下面详细介绍)。那一年,Docker的创始人兼首席技术官Solomon Hykes 评价Mesos为“生产集群的黄金标准”。不久之后,除了Mesos、Marathon之外,涌现了许许多多容器编排技术:Nomad,Kubernetes和Docker Swarm(现在是Docker引擎的一部分)。

随着Docker将开源文件格式商业化,该公司也开始推出工具以补充核心Docker文件格式和运行时引擎,包括:

  • Docker hub:公有云储存Docker镜像;
  • Docker registry:在本地存储的注册中心;
  • Docker  cloud:一种用于构建和运行容器的云托管服务;
  • Docker数据中心:作为一项商业服务,融合了许多Docker技术。
 

Docker将软件及其依赖包封装在单个包中的模式,就好像mp3的推出重塑了音乐产业,对软件行业来说完全改变了游戏规则;Docker文件格式已成为行业标准,促使容器技术供应商(包括Docker、Google、Pivotal、Mesosphere等)形成了两大组织Cloud Native Computing Foundation (CNCF)和Open Container Initiative(OCI)。今天,CNCF和OCI的目标是确保跨容器技术的互操作性和接口标准化,并确保任何使用任何工具构建的Docker容器能够在任何运行时或基础设施上运行。

Enter Kubernetes

Google在早期就意识到了Docker镜像的潜力,并希望在Google云平台上提供“as-a-service”的服务。谷歌在容器方面有丰富的经验(他们在Linux中引入了cgroups)。但是,Google现有的内部容器和分布式计算工具如Borg直接与他们的基础设施连接。因此,谷歌没有从现有系统中使用任何代码,而是从零开始设计了Kubernetes来编排Docker集群。Kubernetes在2015年2月发布了以下目标和考量:

  • 为应用开发人员提供编排Docker容器的强大工具,而无需与底层基础设施进行交互;

  • 为应用程序部署的一致性体验和跨云的API提供标准的部署接口;
  • 构建一个模块化的API核心,允许供应商围绕核心的Kubernetes技术做集成系统。

到2016年3月,谷歌将Kubernetes捐赠给了CNCF,并在今天仍然是该项目的主要贡献者(其次是Redhat、CoreOS和其他供应商)。

Kubernetes对应用程序开发人员非常有吸引力,因为它减少了对基础设施和运维团队的依赖。厂商也喜欢Kubernetes,因为它提供了一种简单的方式来支持容器技术的发展,并针对运行自行部署的Kubernetes操作时面临的挑战提供了一个商业解决方案 (这仍然是一个不平凡的举措)。另外,Kubernetes更强的吸引力,是因为它是CNCF下的开源项目。与Docker Swarm相比,后者虽然是开源项目,但是受到Docker公司的严格控制。

Kubernetes的核心优势在于为应用程序开发人员提供了强大的工具,用于编排无状态的Docker容器。目前尽管有多个计划将Kubernetes项目的范围扩展到更多的工作负载(如分析和状态数据服务),但是这些计划仍然处于非常早期的阶段,还有待观察它们的成功与否。

Apache Mesos
Apache Mesos最初是加州大学伯克利分校的一个项目,目的是创建下一代集群管理器(cluster manager)。这个项目借鉴了从诸如Google的Borg和Facebook的“Tupperware”等云计算、分布式计算基础设施中学习到的经验教训。Borg 和 Tupperware是单一的体系结构,而且是与物理基础设施相关的封闭的专有技术,而Mesos引入了一种模块化的体系结构,采用开源的开发方法,被设计为完全独立于底层基础设施。Mesos很快被Twitter、Apple(Siri)、Yelp、Uber、Netflix和许多领先的科技公司所接受,并被用于微服务、大数据、实时分析和到弹性伸缩等领域。

作为集群管理器,Mesos的架构是为了解决一套截然不同的挑战:

  • 将数据中心资源抽象为单个池,以简化资源配置,同时提供跨私有或公共云的一致性的应用程序和操作经验;
  • 在相同的基础设施上使用不同的工作负载,比如分析、无状态的微服务、分布式数据服务和传统应用程序,以提高利用率和降低成本和占用空间;

  • 针对上线后的应用运维进行自动化,例如部署、自愈、扩展和升级,提供高可用的容错基础设施;
  • 在不修改集群管理器或任何现有应用程序的基础上,提供运行新应用程序和技术的永久的可扩展性;
  • 弹性地将应用程序和底层基础设施从少数几个,扩展到数十个乃至数万个节点。
Mesos具有独特的能力,即可以单独管理各种不同的工作负载,包括传统的应用程序,如Java、无状态的Docker微服务、批处理工作、实时分析和有状态的分布式数据服务。Mesos的广泛工作负载得益于它的两层架构,它支持“应用程序”的调度。应用程序感知的调度是通过将特定于应用程序的操作逻辑封装在“Mesos框架”中(类似于操作中的runbook)来完成的。资源管理器 Mesos Master,在保持隔离的情况下,为这些框架提供了底层基础设施的一部分。这种方法允许每个工作负载都有自己专用的应用程序调度器,可以承接它的部署、扩展和升级的特定操作需求。应用程序调度程序也独立开发、管理和更新,使得Mesos具有高度的可扩展性,支持新的工作负载,或者随着时间的推移添加更多的操作能力。

以一个团队如何管理升级为例。无状态应用程序可以从“blue/green”部署方法中获益;这款应用的另一个完整版本在旧版本还运行着的时候就会上线部署,当用户准备好时,流量会切换到新应用,旧应用也会被销毁。但是,升级像HDFS或Cassandra这样的数据工作负载,需要把每个node依次下线处理。这样做的目的是:保持本地的数据量以避免数据丢失,执行特定的序列升级,并在升级之前和之后对每个节点类型执行特殊的检查和命令。这些步骤中的所有环节针对特定的应用程序或服务,甚至是特定版本进行的。使用传统的容器编排调度程序在用以上这些操作在来管理数据服务是异常困难的。

Mesos能够管理每一个工作负载的能力,使得许多公司都将Mesos作为一个统一的平台,将微服务和数据服务结合在一起。运行数据密集型应用程序的一个通用参考架构是“SMACK STACK”。

注意
请注意,我们在描述Apache Mesos时,没有提起任何容器编排的内容。那么,为什么人们会自动将Mesos与容器编制联系起来呢? 容器编排是一个可以在Mesos的模块化体系结构上运行的工作负载的例子,它使用了一个专门的“编排”框架Marathon。Marathon最初是为了在cgroup容器中编排应用程序存档(如jar、tarball、ZIP文件)而开发的,并在2014年成为首批支持Docker容器的容器编排器之一。

因此,当人们将Docker、Kubernetes和Mesos进行比较时,他们实际上是在对比Kubernetes、Docker Swarm和Mesos上运行的Marathon。

为什么这很重要?因为坦白地说Mesos它不关心上面运行的是什么。Mesos可以为Java应用服务器、Docker容器编排、Jenkins CI任务、Apache Spark分析、Apache Kafka流,以及更多的共享基础设施提供弹性的集群服务。Mesos甚至可以运行Kubernetes或其他容器的组合器,尽管目前还没有公开集成。

Mesos的另一个考虑(以及为什么它对许多企业架构师有吸引力)是它在运行任务关键工作负载时的成熟度。Mesos已经在大规模生产环境(数万台服务器)中,使用超过7年的时间,这就是为什么我们说,在市场上它比其他许多的容器支持(container-enable)的技术更成熟,更可靠。

如何选择
总之,这三种技术都与Docker容器有关,并为应用程序的可移植性和规模提供了容器编排。那么如何在三者之间做出选择呢?归根到底在于为工作选择合适的工具(对于不同的工作,可能是不同的工具)。如果您是一名应用程序开发人员,寻找一种现代的方式来构建和打包应用程序,或者加速微服务计划,那么Docker容器格式和开发工具就是最好的方法。

如果你是一个dev / devops团队, 想要构建一个专门的docker容器编排系统,并愿意亲手搭建底层基础设施集成解决方案(或依赖于公共云基础设施如谷歌引擎或Azure容器服务),Kubernetes不失为一个很好的技术值得考虑。

如果您想构建一个可靠的平台,可以运行多个任务关键的工作负载,包括Docker容器、传统应用程序(例如:Java)和分布式数据服务(例如:Spark、Kafka、Cassandra、Elastic),并希望所有的数据都能在云服务提供商和/或数据中心可移植,那么Mesos(或者我们自己的Mesos分布,Mesosphere DC/OS)是正确的选择。

无论您如何选择,您都将采用一组工具,这些工具可以使您更有效地利用服务器资源、简化应用程序的可移植性,并提高开发人员的敏捷性。你的选择不容有失。

 

《中国证券期刊》| MoPaaS在金融领域的解决方案

注:本文摘自《中国证券期刊》第215期中对MoPaaS金融行业解决方案的报道,在此特别感谢《中国证券期刊》对MoPaaS的认可和支持。

从2008年经济危机首先催化了云计算在金融领域的发展,如今,云计算已经热门到冲击着互联网时代下的各个行业。

十年后的今天,在我国的金融行业经历长期的高速增长之后,面对必须转型的重重压力,云计算和金融行业又将会碰撞出什么样奇妙的火花呢?

势在必行的金融业IT变革

整个行业的情况是:一方面,传统金融门槛在降低。随着入门条件的放宽,整个经济环境中民营银行、村镇银行、基金和券商等金融机构数量保持着快速增长的状态,在生活中越来越常见;另一方面,技术普及带来行业新宠,商业保险、融资租赁、各类交易所以及P2P等互联网金融在近几年发展迅猛,逐渐成为金融IT的新面孔。

行业的快速发展,新入局者的强烈攻势,都在改变着金融业传统的运行方式。

银行云的阶段性建设进程

就在2015年,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,《意见》明确指出“探索互联网企业构建互联网金融云服务平台”,“支持银行、证券、保险企业稳妥实施系统架构转型,鼓励探索利用云服务平台开展金融核心业务”。

而2016年7月,中国银监会发布《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见(征求意见稿)》,报告要求到“十三五”末期,银行业面向互联网场景的重要信息系统全部迁移至云计算架构平台,其他系统迁移比例不低于60%。

经济环境和市场的不断变化,使得金融机构在不断寻找合适的解决方案来帮助企业迅速创新、开拓新业务和提升服务水平。

而银行、基金、保险、券商等金融机构纷纷涉足云计算,也拉开了金融信息和数据管理创新的帷幕,给云计算各大供应商提供了更广阔的舞台。改革已经箭在弦上,一触即发。据预测,到2018年,仅银行业的整体IT投入就会达到470.9亿元。

PaaS如何解决金融业长久的困局

金融行业IT始终面临着下面几个典型的可以用PaaS完美解决的问题:

1、如何在IaaS层、虚拟机、物理机等多底层选择中选择适合自身机构的硬件,同时实现异构平台的支持;2、随着新内容不断增加和应用版本更新频率越来越快,企业要如何在不断增长的IT需求中更快速的响应用户需求;

3、IT部门在开发测试过程中将会面对各种开发语言、操作系统、数据库和中间件的选择,要如何以标准化的方式进行应用交付及运维,从而方便企业规范管理;

4、随着秒杀、红包等高并发应用不断增长,企业应该如何应对突发而至的流量,从而给用户带来更好的使用体验。

所以针对金融行业案例,MoPaaS经过多个方面的比较、技术分析和实战,最终选择了Openshift+Kubernetes作为系统原型。

MoPaaS金融云解决方案

这一系统原型在满足金融行业上述的几种需求的条件下,设计也更为合理,更为成熟。平台提供多种资源调度策略,用户可以按需灵活选择策略并组合,实现业务层面资源最优调配及应用优先级配置:

1、首先通过IaaS平台实现多种服务器虚拟化产品的统一整合管理,将基础设施池化,将资源划分更轻量级,从而提高资源利用率;

2、通过采用MoPaaS企业版解决方案,为用户提供满足不同需求的应用计算资源,实现应用生命周期自动化管理,包括应用软件开发管理、连续集成、部署运维、监控管理和弹性伸缩等。

3、同时,系统提供计算型任务、定时任务等多业务场景,降低了传统业务迁移的成本。支持可扩展的分布式设计,使得定制化开发更方便。系统具备的实时采集模块可提供数据汇聚和数据查询的功能。异常告警模块可设置阈值,系统按照预先设置的告警策略进行报警。

4、而在运维领域,系统组件支持的多点部署保证了组件健康检查机制更加健全,使得故障定位更清晰,降低了运维工作人员的工作量。

以上方案并非是只停留在纸面上的理论,而是通过一批知名金融行业客户实际验证可行的金融解决方案。倚仗MoPaaS在金融行业解决方案的不断完善和技术的迭代,相信MoPaaS在金融领域的未来将有无限的发展潜力。