Some time ago, I participated in TIC 2019 UCloud General Assembly held in Beijing, end coincides with UCloud head of the Laboratory foliation lamps speech, and he just computing container for a short communication. Foliation lamp is the senior expert in-depth study and practice of cloud computing, I think some of his views and opinions worth sharing for everyone to understand.
Foliation lights, UCloud head of the Laboratory
Foliation lights, UCloud the laboratory director. Is responsible for the UCloud innovative product development, focus on business-oriented cloud computing product development and operations. Foliation lamp has more than 10 years of rich experience in the development of the Internet, he has worked at Tencent, Shengtai Yun and other Internet companies, engaged in massive distributed back-end system development and operation work.
K8S custom contrary to the original intention, to provide native K8S products
Reporter: K8S on the official release, the parties K8S cloud vendors providing services and has a number of your own custom adjustments, today's K8S UCloud release UK8S referred to the General Assembly on what had been done mainly custom, what are the characteristics of it ?
Foliation lights : If custom K8S if, in fact, contrary to the original intention of K8S. We do not customize K8S, we provide native K8S public cloud-based products to the user. Available on a public cloud K8S native, in fact, done a lot of work, such as the integration of public cloud computing, networking and storage, to provide users with a native K8S clustering, and so out of the box.
我为什么说不应该定制呢？因为大家知道 PaaS 发展到今天，一直存在的一个问题就是供应商绑定的问题。而 K8S 之所以那么有生命力，之所以迅速流行，是因为它提供了一个开源的标准，让用户使用 K8S PaaS 平台，可以避免厂商绑定。也就是说你的服务在某个服务商的 K8S 上运行，可以无缝的迁移到另外一个服务商。
作为云厂商其实最重要的工作是，基于我们自身云平台的体系，提供原生的 K8S 给用户使用，帮助他们减少在集群管理和资源整合方面的工作和投入。例如，我们网络能力、存储能力和计算能力的整合，就是让用户享受到原生K8S的好处，同时避免了很多运维的负担。
公有云的 K8S 处在底层 IaaS 和上层应用之间，一方面向下整合IaaS能力，一方面向上托管客户的应用。在整合 IaaS 方面，不改变 K8S原生特性，因为 K8S 本身架构足够开放，例如在我们实现的网络插件，是基于我们 IaaS 的 VPC 网络，让 pod 可以和我们托管区和物理云区域打通，这是我们 IaaS 能力在 K8S 产品上的体现，算是我们的特色之一，但这是在 K8S 体系支持下的插件方式实现的，不影响我们提供原生 K8S；在应用层面，厂商也可以基于 K8S 提供一些周边的功能以帮助用户提高效率，但它和提供一个一致的 K8S 环境不矛盾。
另外一方面，如果说定制的概念是指基于 K8S 本身开发体系所提供的插件机制去做二次开发，那每家厂商都要定制，因为 K8S 本身不是一个产品级就绪的环境，需要使用者去适配网络和存储还有计算，因为每个公有云厂商基于自己的 IaaS 去提供 K8S 产品，必然要去开发插件。
综上，向用户应该提供原生的、标准的 K8S 产品，但底层应该基于自身 IaaS 平台去定制，本质还是为了提高用户使用 K8S 的效率，让用户开箱即用。
K8S 落地挑战：改造成本和人才问题
记者：你觉得目前国内云厂商提供的 K8S 集群编排服务在推广方面目前欠缺的是什么？是什么阻碍了客户进一步去使用这些容器集群服务？
叶理灯：K8S 以容器技术为核心、以容器镜像为打包标准的特点，意味着如果要迁移到这个体系下，客户需要将软件做容器化打包和微服务改造，这个是有成本的。K8S 的特点决定它是运维和研发之间的桥梁，这样就要求公司的研发过程需要跟着改造。我们看到很多公司的运维人员有动力去推动，而研发人员则没有动力，因为它改变了研发的习惯和流程，增加了负担；当然也有的公司是研发希望用 K8S 管理应用，而需要运维跟着变。这样导致迁移到 K8S 的工作较重，但一旦这个阶段过去了，迁移后的效率和成本优势就体现出来了。
因此，这是个新技术落地的问题，涉及到用户教育和习惯的改变，这个需要社区和商业公司一起完成。而且每家公司的技术路线和文化不一样，上 K8S 的路径也不一样，所以没有一个放之四海皆准的最佳实践，但随着容器和微服务逐渐落地，K8S 作为事实标准，会逐步普及。
除了改造业务的成本，另外一方面是 K8S 人才比较缺乏，不同用户的情况不一样，有些用户的运维人员本来就很少，不可能专门抽出一两个人去做 K8S，以及用户又担心它出问题谁来帮我解决？其实，应该是云厂商再往前走一步，除了帮用户构建一个 K8S 平台，还要帮助解决很多技术上的问题。UCloud 现在就是这么做的，一个用户进来，我们会拉一个群，他们所有技术问题我们帮他们解决。在落地方面，在人才和 K8S 本身对用户架构改造方面，我们可以多做点工作，帮助客户培养K8S的运维人员和为用户制定架构迁移的方案。但我相信随着技术的发展和普及，越来越多人懂 K8S。
最后，K8S 本身也在发展，K8S 刚推出的时候是为了让大家重新面向应用来运维，但是大部分用户用 K8S 同时管理集群里的节点和应用，就会同时有两个负担。我觉得目标应该是用户直接拿一个容器就可以跑起来，而不用知道它的节点在哪里，即 Serverless 形态。一旦这种技术更加成熟，对容器技术的落地也有很大的推动作用。另一方面，Serverless 形态也给用户节省了大量的成本，按需付费，免去用户的运维成本。我觉得 K8S 的落地已经是个趋势了，是不可避免的，但是 K8S 本身是要往前进步，它的革命还没有完成。
容器与 Serverless：覆盖场景不同，非替换关系
记者：你觉得现在目前 Serverless 的发展对于容器这种创新技术的迭代升级有什么影响？是不是可以让容器更加的轻量化？
叶理灯：不完全是这样，其实 Serverless 刚出现的时候是针对计算的。计算分很多层次，有物理机、虚拟机、容器和 Serverless。Serverless 刚出来的时候，它等同于 FaaS，有一个对标的产品叫 Lambda。
Serverless 出现的动力是，由于云计算的发展，带来了如对象存储等很多丰富的中间件，Serverless 概念的提出是希望应用开发者可以不用写后端逻辑，直接把逻辑写在客户端，组合云上的一些服务来完成业务逻辑，这样就没有管理后端资源的负担了。但是后来发现很多时候还是需要后端代码的，所以就演变成如果有后端代码，就拆成函数，托管在 FaaS 服务中，这样的话，你依然是不用管理服务器的，你用的还是一个个服务，没有服务器管理负担。
这个概念在不断进步，2017 年的时候 AWS 提出了一个新的概念，重新定义了什么叫 Serverless，只要一个服务具备了四方面特性：免运维、按需付费、高可用和自动扩容，这个服务就是个 Serverless 的服务。所以 Serverless 这个概念可以对应 FaaS，也可以代表一种架构，也可以代表一种服务的形态，例如 Aurora Serverless 就是把一个数据库的服务变成 Serverless 的。
容器和 Serverless 的区别在于，Serverless 是无容器的，除了不关注服务器，也看不到容器。两者是面向不同场景的，并不是互相替代的关系。FaaS 的特点，接收一个请求拉起一个函数执行，函数是无状态的，它的执行地点也不固定，这意味着延时相对于常驻进程要高，对一些延时敏感的地方它是不合适的，但是有些场景是非常合适的。我举个例子，在 IoT 场景中，有几十万的设备，为了节省电源，它们大部分时候处于睡眠状态，如果用传统的架构去为这几十万设备服务的话，肯定要考虑并发连接的时候，应该有多少计算资源去服务，这很浪费成本。所以最好的方式，来一个请求就拉一个函数服务一下，这就很节省成本。
这是按需的，但它不是完整的替换，相当于说 IT 领域里面不同的场景其实是使用不同的服务。我们推出这个服务的原因，背后的动力还是成本和效率，在某个场景上用某个解决方案它的成本更低、效率更高，而不是说新的东西会替换老的，因为不同场景需求是不一样的。K8S 接受的用户比 FaaS 的用户更多，因为 K8S 的面更广，它覆盖的场景更多，但是它不是替换的。
记者：目前，国内客户对 Serverless 和 PaaS 的接受和普及程度是怎么样的？
叶理灯：我觉得在国内还是处于起步和用户教育阶段。2014 年 Lambda 推出的时候，它的渗透率是 72%，什么原因呢？有 72% 的人用的 Lambda，我们有个 Serverless 产品叫 UGC，腾讯有 FaaS，阿里也有 PaaS，目前都不算是渗透率很高。
原因有几个。第一、国内用户对新技术接受程度是比较低的，可能是习惯问题，国内的IT的发展水平跟国外也有差距，有 5、6 年差距；其次，对国内用户来说，把一个架构改成 Serverless 架构，其实成本是很高，而且改造的收益和规模相关；最后， FaaS 本身不是一个独立能起作用的产品，你会看到 Lambda 推出时，不是个独立的产品，它是体系的副产品，例如其他产品要开放事件源，通过事件去触发 Lambda 函数执行。只有产品体系开放足够多的事件源，FaaS 才能渗透到整个平台里面去，才能覆盖更多场景。
我们国内的厂商还没有做到这一点。AWS 刚推出 FaaS 时，它主要是 S3 上的图片处理，不是每个用户都有这个场景，因此渗透率不高。随着 API 网关方式调用，和体系开放事件源越来越丰富，覆盖场景越来越多，我相信 FaaS 会逐步落地。
在现场的演讲中，提及了一个叫 USQL 的产品，就是 Serverless 方式的大数据分析工具，StepFlow 用 Serverless 的方式编排你的程序，这些都是 Serverless 的服务。
未来，虚拟化容器值得关注
记者：目前 UK8S 的主要发展方向有什么路线图吗？UK8S 是否已经开源？
叶理灯：有的，例如说我们让 K8S 管理更多的资源、异构的资源，还有物理机、GPU 资源，希望用户可以通过 K8S 对这些资源进行统一地管理。另外，再往业务层面走会提供一些微服务的基础设施，通过产品化，一方面减轻用户的资源负担，另一方面减轻应用层的架构负担，从而尽量减轻用户迁移到 K8S 的负担。
Currently UK8S plug-in also part of the process of collating the open-source stage, it has not officially released, but we have a small area of open code, our plug-in code is distributed to many users, but public open source, we hope to do more standardized point then, because we are constantly plug iterations, one day we feel a certain degree of stability, and we will be a public open source.
Reporter: Do you think the future technical direction and container K8S more worthy of what technology focus point?
Foliation lights : virtualization containers. We believe that the future direction is Serverless, this is cloud computing should be done continuously for users to increase efficiency and reduce costs. I have just said, and now users K8S still have the burden of resource management, not entirely to the operation and maintenance of application-oriented, so it is necessary to solve this problem, so that compute nodes transparent to the user. Docker user through image and configuration file you can put an application up and running, without having managed resource issues. This requires us to provide a flood of applications to run clusters of customers, lies the problem, multiple client applications may run on a single node, consider Docker itself isolate the problem, we need to calculate in a manner similar to container virtualization do isolation, but also want to have their own efficiency Docker lightweight quick start, it seems, virtualized container is more in line with this requirement.
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By and foliation light conversation, combing some know me for cloud computing, container technology and Serverless other areas, as a few years to personally practice the development of cloud computing, and experts in-depth discussion and research, his views and understanding might be worth cloud computing industry practitioners and technical officers.