這是一次具有開創性和引領性意義的測試!
測試的主角是浪潮云海OS,其典型性表現在,完成了全球唯一面向"一云多芯"場景的SPEC Cloud基準測試,并在三種處理器節點混合部署集群測試中,相對可擴展性、平均實例配置時間等指標均達到全球領先水平,驗證了云海OS在業務應用跨處理器架構場景下的高效率、高性能和高擴展能力。此次測試的意義不僅僅在于又一次彰顯了浪潮云海OS的強大,更可以理解為它創建了以"一云多芯"為核心的云平臺參考基準。
浪潮云海完成業界首個一云多芯場景SPEC Cloud基準測試
此次測試雖然是一個廠商的個性化行為,但是背后折射出的是云計算產業的又一次演進。"一云多芯"不僅是解決多元計算底層異構化,以及生態離散的根本性解決方案,而且也是當下及未來云平臺必備的核心能力之一。
"一云多芯"是剛需
你可能早就注意到了,包括亞馬遜云科技、BAT在內的國內外Top級的云服務商都紛紛推出了自研芯片。造成這一局面的最直接的驅動因素就是由新一輪AI浪潮帶來的算力爆發。實際上,AI引發的算力之爭還只是冰山一角,"海平面之下"隱藏更深的是多元計算對硬件架構、軟件平臺甚至上層應用帶來的挑戰。
多元計算市場的形成是從底層芯片開始的。眾所周知,基于不同的芯片,能夠構建出形形色色的服務器整機,在這之上還有操作系統、中間件、數據庫,乃至各種各樣的應用軟件。這些軟硬件系統無一例外要對底層芯片進行適配,當算力的種類、規模呈線性增加時,這無論對于IT廠商還是行業用戶來說都是一件最頭痛的事。
作為軟件開發商,是不是每開發一個軟件,都要去適配不同的芯片?作為用戶,到底是采購一種芯片還是多種芯片?結果是左右為難,無所適從!以前,無論是私有云還是公有云,主要都是以適配一種最主流的芯片為主。但是多元計算興起之后,適配不同的芯片不僅是技術上的選擇,更是商業上的抉擇。因為如果只支持一種芯片,那么用戶就沒有第二種選擇,隨之而來的風險也就不可避免。
解決底層芯片異構的問題,不同的廠商會從不同的維度、層面切入,浪潮云海選擇站在更高一層,即云操作系統的層面,以"一云多芯"來破解這一棘手的問題。脫胎于"硬件重構、軟件定義",將云與底層硬件完全解耦,以一朵云適配不同的芯片,這就是"一云多芯"的本質。"對于浪潮云海來說,‘一云多芯'并不是一種高級能力,而是一種基礎能力。只要購買了支持‘一云多芯'的浪潮云海OS,用戶不必考慮底層用的是哪種芯片,這朵云能夠從容應對上層所有的業務與應用問題。"浪潮數據云計算方案總監劉健如是說。
上述從架構和應用的角度分析了"一云多芯"的成因,下面我們要從更深層次的生態角度去剖析"一云多芯"帶來的變革。
回顧IT的發展歷程,在打破了小機垂直封閉的生態之后,IT生態就是分層級的,做芯片的、做整機的、做操作系統的,大家各司其職,業內基本很難見到有誰一家獨大,能夠從應用到底層芯片通吃??紤]到可持續發展和安全性的問題,應該沒有哪個用戶愿意把全部身家,孤注一擲投入到某一個當前看上去還挺好的芯片上,因為一旦芯片本身的演進出現任何問題,遷移將是用戶不能承受之重。
浪潮數據董事長張東
"所以,用戶都希望有一套更合理的生態環境來提供支撐。"浪潮數據董事長張東解釋說,"我們不能僅僅從技術的層面來解讀‘一云多芯',認為只要有了‘一云多芯',就能屏蔽掉所有芯片面臨的技術問題,一勞永逸。站在浪潮云海的角度,我們倡導用戶在構建云時,將‘一云多芯'作為一種基本的選擇思路和出發點,而不是把寶全部押在某一個廠商或某一種芯片架構之上。從芯片到服務器整機再到云操作系統,需要整個生態中每一個層級的廠商共同努力,以‘一云多芯'的機制更靈活地適配底層芯片可能的變化,即使改變發生,也能夠確保做到平滑穩定的切換,不影響業務的連續性。"
歸納來看,在需求側,大數據、人工智能、邊緣計算、物聯網等多樣化的技術平臺和業務應用對算力需求的差異越來越大,導致更多算力供給逐漸從處理器向包括GPU、DPU、FPGA等在內的各種加速器轉移。在此情況下,云平臺必須具備屏蔽底層硬件架構差異的能力,并能依據上層應用的特點完成資源的自適應調度和統一管理。而"一云多芯"正好可以滿足用戶算力多樣化的需求,實現從算力的并存到算力的統一。
在供給側,由于芯片架構的類型極大豐富,行業用戶不僅面臨芯片選擇的難題,更要考慮各種類型、架構的芯片如何與現有IT基礎架構融合的問題。"一云多芯"不僅實現了芯與云的融合,更達成了"平臺+生態"的協同。
可以預見,"一云多芯"將成為未來云計算平臺的剛需。
"一云多芯"自由切換
浪潮云海是業內最早支持"一云多芯",并且擁有豐富的行業應用落地經驗的。大約從2018年開始,浪潮云海就幫助政府、金融、能源、交通等行業的數百家客戶打造了"一云多芯"行業云。舉例來說,某大型銀行使用多種芯片服務器和浪潮云海OS,完成了核心MPP數倉產品的認證測試,并實現了大規模生產系統應用;浪潮云海還助力某省構建了國內規模最大、芯片種類最多的省級政務云平臺,覆蓋近2000臺、三種架構處理器的服務器,并全面集成了基礎軟硬件、云平臺、安全系統、運維管理系統、應用系統等,累計完成104個業務系統的遷移,以及4個公共應用系統的對接。
"浪潮云海打造的政務云、行業云、私有云中很多都已經是‘一云多芯'。"劉健介紹說,"通過深入實踐,我們慢慢打磨‘一云多芯'平臺,踩過各種各樣的‘坑',逐漸積累經驗,讓‘一云多芯'的價值最大程度地在行業用戶那里得以釋放。"
在多年實踐經驗的基礎之上,浪潮云海歸納出了落地"一云多芯"的方法論和成功路徑。浪潮數據云計算技術總監亓開元表示:"‘一云多芯'的落地需要一套完整的技術體系來支持。從浪潮云海的理解,就是由場景驅動系統設計,以應用為導向,從原來以CPU為核心轉向以系統為核心,進行軟硬的協同化設計,形成多元異構的融合,同時輔以軟件定義技術,持續提升計算的效率和能效。同時,還要遵從分層解耦和開放標準。也就是說,從芯片加速器部件到整機,再到云操作系統、中間件,直至應用,實現全面的分層解耦。只有這樣,才能消除單一技術生態的封閉性和離散性,從而在整體上形成‘一云多芯'的標準化和規范化。"
"一云多芯"的落地要經歷一個由淺入深、逐層遞進的過程。因此,浪潮云海提出了"三步走"的戰略。
第一步,實現混合部署、統一管理、統一視圖。在此階段,主要解決"有沒有"的問題。以云為入口,通過云操作系統實現異構處理器服務器的統一管理,覆蓋國內外主流處理器,提供統一操作界面、操作方式及統一監控運維等,解決應用跨架構部署與協同的問題。
第二步,實現業務牽引、分層解耦、架構升級。這一階段主要解決"好不好用"的問題,進一步實現應用的低成本跨架構切換。通過資源層、平臺層和應用層的"分層解耦"設計,實現架構升級。
第三步,建立算力標準、全棧多芯,推動生態共建。"一云多芯"的最終目標是實現應用與芯片架構的徹底解耦。這需要硬件、云以及應用等產業鏈上下游的協同,并且完善異構架構下有效算力的量化方法,以支持應用在不同架構處理器間的等價切換。在此基礎上,推動應用與云基礎設施的"一云多芯"相結合,打造垂直一體化方案,實現應用層面的跨架構無感知切換。更重要的是,聯合業界多方力量,推動"一云多芯"行業標準的形成。
浪潮云海"一云多芯"三步走技術路線
亓開元介紹說:"我們幫助許多行業用戶跨越了第一階段,實現了‘一云多芯'在其業務中的規?;渴鸷蛻?。當前,我們已經開始了面向第二階段的技術布局與探索,結合原生化的技術,聯合中間件等廠商,實現平臺層的數據同步,包括應用層的流量切分等,希望形成一些最佳實踐和指導方案,幫助更多應用廠商按照‘一云多芯'的策略上云。"
"一云多芯"是個時髦詞,尤其是在云基礎架構廠商中提及頻率更高。雖然"一云多芯"的叫法相同,但由于理解程度的不同、技術能力的差異等,造成了各廠商在落地"一云多芯"時,效果也不盡相同。
張東強調說:"從浪潮云海的角度,希望通過云,讓更多不同的處理器架構芯片能夠共存在一朵云中,并最終實現上層業務在不同的處理器架構之間低成本切換或者說自由切換。這也應該是整個業界共同努力的方向。"
浪潮云海希望更多廠商能夠投身于"一云多芯"的大潮中,無論是在產品研發階段,還是在云的建設過程中,都能真正從"一云多芯"的角度思考問題,最終構建出相關的標準規范,推動生態的建設與繁榮。
左手生態 右手標準
"一云多芯"的落地,雖然在技術上還有很多問題要突破,但從更長遠發展的角度來看,帶動整個上層生態的參與是十分必要且重要的。舉例來說,現在數據庫基本都是跑在同一種芯片架構上的。浪潮云海現在想做的一件事是,推動分布式集群數據庫的讀和寫"分離",分別運行在不同架構的芯片上。浪潮云海正與瀚高等數據庫廠商聯合攻關,解決生態方面的一些問題。
另外,前文已反復提到的標準問題,也是影響"一云多芯"長遠發展的一個關鍵因素。當產業發展真正進入到第三階段時,人們不會再關心底層的硬件問題,那么作為重要驅動力的標準問題就會進一步凸顯出來。因此,浪潮云海一直在大力推動算力標準化。算力作為一種標準化的服務,與底層的軟硬件無關,可以是在容器之上,也可以通過API交付。在這個階段,人們的關注點將完全從底層移至上邊的業務層。所以,中間肯定需要一系列的標準來規范這個生態。目前,國內已有相關機構在推動"一云多芯"標準的編制。算力標準化值得期待!
上云用數賦智,牽出多樣化的應用需求,進而催生出多樣化的算力。這并非是中國"特色",而是一個全球化的趨勢。只不過在當前國內大的產業鏈重構的背景下,"一云多芯"的討論更具必要性和實際價值。
"我們和一些重要客戶進行過溝通,他們談到一個關鍵問題,就是任何時候業務不能中斷。因此,在多芯片平臺上進行自由無感切換是‘剛需',不能回避。今天,很多用戶都已經認同了‘一云多芯'的想法。"張東指出,"隨著IT的不斷演進,只要有多處理器需求的環境,就會有‘一云多芯'的需求。這一市場潛力巨大。"
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