10月31日，华为云5G X联创营联合msup举办的X-Meetup | 创原会，在北京市音乐空间顺利召开，180 互联网企业技术骨干专家齐聚一堂，共同探索了云原生技术领导力最新实践。
本次分享中，来自华为云容器域高级产品经理汪洋、美团基础架构部中间件研发中心技术专家刘世朋、同城艺龙架构师彭涛、华为云容器批量计算首席架构师马达及靳江明博士，分别从Cloud Native2.0、Service Mesh、容器化、Volcano、分布式机器学习五个关键工程实践同参会者进行了分享与交流
5位大咖云集聚焦落地技术实践
01：Cloud Native 2.0：从资源为中心迈向以应用为中心
华为云容器域高级产品经理 汪洋
首位分享嘉宾是来自华为云的容器域高级产品经理汪洋，他带来了《Cloud Native 2.0：从资源为中心迈向以应用为中心》的主题分享，并为参会者介绍了华为云Cloud Native基础设施从1.0向2.0的思考以及华为云在产品和解决方案中的实践。
分享中汪洋首先为大家讲述了云原生的两个技术趋势：一是企业IT投资重心逐步向云原生应用倾斜；二是云原生以“应用使能” “混合云”为核心，并介绍了云原生的理念，即围绕K8s容器做为基座构建新一代云原生基础设施，它具备丰富的应用生态，开放、统一的技术平台，软硬协同的基础设施。接着，汪洋介绍到，华为云针对Cloud Natvie1.0时代企业大规模落地云原生问题，进行了战略升级，提出了Cloud Natvie2.0的概念，即以应用为中心来构建IN基础设施，再升级应用架构、新赋能泛在应用、重定义基础设施；并对1.0逐渐向2.0演进的整体解决方案（降本增效、跨云管理、统一计算、云边协同）、产品的全景图和落地案例做了详细讲述。最后，汪洋表示未来华为云Cloud Native2.0将从All in one，App-Centric，Multi-Cloud Native，以及Openless这套系统，从底向上三层解决云原生1.0面临的挑战和问题，通过一套云原生的基础设施重新释放在业务上的价值，将其做升级和演进。
02：Service Mesh技术在美团的落地与挑战
基础架构部中间件研发中心技术专家 刘世朋
第二位分享嘉宾是来自美团基础架构部中间件研发中心技术专家刘世朋，他为我们带来了《Service Mesh技术在美团的落地与挑战》的主题分享。
美团 Service Mesh 建设开始于 2018 年底，在 2019 年 5 月底进行了线上少量业务的试点。美团相对具有较为完善的服务治理系统，业务开发语言以 Java 为主且内部技术栈较为统一，OCTO 服务治理系统的接入覆盖率很高。本次分享中，刘世鹏主要从美团服务治理系统演进、美团Service Mesh关键技术详解、未来演进三个方面进行了分享，同时提到了服务治理建设应该围绕体系标准化、易用性、高性能三个方面开展；大规模治理体系 Mesh 化要重点关注容器化&治理体系兼容打通。不少参会者表示受益匪浅，连连称赞。
03：容器化助力公司降本增效：规模化建设的挑战与实践
同程艺龙架构师 彭涛
随后，彭涛主要从同程艺龙的容器化技术体系建设、隔离问题及相关解决方案介绍、调度问题及相关解决方案介绍、资源利用率提升方案介绍、远期规划、产品化和规模落地经验总结六个方面进行了分享。
首先，他向大家展示了同程艺龙容器平台的基本架构，并向大家阐述在遇到一些比较新的特性或者特殊的需求时，K8s 有良好的设计和优秀的插件系统、丰富的云原生应用可以快速实现自己的业务需求。
接下来，他为大家分享了在日常的使用 K8s 和 docker 过程中主要遇到的四类问题（隔离、调度问题、资源利用率和推广）及解决方案。最后，针对高纬、多目标的调度升级、秒级扩容的挑战为现场的嘉宾进行了详述。
04：基于Volcano构建高性能的云原生批量计算解决方案
华为云容器批量计算首席架构师 马达
接着，华为云容器批量计算首席架构师马达发表了《基于Volcano构建高性能的云原生批量计算解决方案》的演讲。华为云是国内最早推出K8s云原生容器技术的商业化产品云容器引擎CCE和云容器实例CCI，而且在开源社区发起并领导了多个生态项目，帮助各行业更快地落地并实践云原生技术。
马达向大家介绍到，随着K8s的成熟，越来越多的企业把它作为AI、大数据以及高性能批量计算的下一代基础设施。然而，K8s作为普适的容器化解决方案，应用到大数据、AI、高性能批量计算等专业领域时，存在以下三个挑战：
挑战 1:面向批量计算、高性能计算等场景的调度策略，e.g. fair-share, gang-scheduling, Queue
挑战 2: 面向批量计算、高性能计算等场景的作业生命周期管理， e.g. multiple pod template，error handling
挑战 3: 异构硬件的支持、共享，e.g. GPU, FPGA
针对以上问题，华为云推出了基于Volcano构建高性能的云原生批量计算解决方案，Volcano优化了AI、大数据、HPC等场景下的任务调度，让离线计算任务更高效、资源利用更充分。
05：基于分布式机器学习的通信网络资源协同优化和分配
靳江明 博士
最后一位分享嘉宾是靳江明博士，他带来了《基于分布式机器学习的通信网络资源协同优化和分配》的主题分享。靳江明主要从网络切片服务、研究动机与目标、市场化网络资源管理、市场化分布式机器学习、应用场景展望五个方面进行了详述。
在分享中，他提出下一代通信网络技术的特点应该是以数据驱动为导向，建立面向用户多样性的服务型框架，针对如何维持网络高效率运作、提升网络成员服务体验、如何对网络中的信息进行挖掘和分析以得到网络资源优化与利用的最优解，靳江明博士提供了思路，即建立通用的网络成员资源分配交易体系，研究网络资源的定价策略；设计有隐私保护的分布式机器学习算法，实现信息驱动下的动态资源优化分配策略，进而推动5G相关产业的大规模升级。
活动还特设圆桌对话环节，针对云原生转型、开发团队要做哪些改变；什么是好的云原生及伪云原生，有哪些区别；如何看待云原生将混合云、人工智能、边缘计算等领域深度结合，企业又该做哪些准备等问题，五位讲师进行了一系列的思想碰撞。
针对云原生转型，开发团队需要做哪些改变的问题，汪洋认为云原生的基础设施与虚机时代的基础设施是一个并列式的基础设施，但一个面向资源型，一个面向应用型，华为云开发团队现在对于云原生的概念理解逐渐产生了变化，体现在系统开发过程中如何去更好的运用微服务的架构思想与业务相结合；同时也希望在开发过程中更多的在理念和思想上进行转变。
刘世朋对于云原生是好的还是伪的进行了一些阐述，他表示：云原生是要为业务服务的，如果上云后为技术团队及业务同学带来了便利，那么上云是值得的。目前，有很多公司有一些比较老旧的技术栈，现在不妨趁着云原生技术去上云，把技术栈补起来。彭涛用一句话简单的进行了表述，他认为好的云原生要尽量减少成本，降低运维复杂度和难度，而运维复杂、成本高，就是不好的云原生。
关于最后一个问题，靳江明认为，当下服务越来越多样，云、人工智能、边缘计算如果可以遵循一套比较统一的接口，在生态中会更容易使业务更快的扩展，否则一旦遇到不同的服务体系，打通数据的成本将变的很高，企业也要学会定位现在的业务，是否需要扩展，是否需要走边缘端，人工智能，如果需要的话就要及时选型布局。
汪洋则表示，在云原生时代混合云、边缘和人工智能结合是一个大的趋势，就像人工智能和Tensorflow框架很好的进行了结合；针对企业做哪些准备，他觉得企业不是做准备，而是应该更多的参与进来，共同来提供更多的场景，一起做技术和产品创新，更好的服务客户。
会后，大家意犹未尽的和讲师当面进行了技术交流，现场气氛活跃。
云原生技术是企业实现数字化转型所必备的创新技术与方法论。本次活动，不仅让参会者全面理解了解云原生的概念、最新技术和应用成果，同时通过现场实操助力参会者快速掌握释放云价值的最新路径。
未来，华为云将联动更多创新企业伙伴，共同发布优秀解决方案，结合华为云本身的业务帮助合作伙伴梳理战略，打造联合创新场景，提供交流分享平台，为参会者赋能。
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