那么，落地到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，應(yīng)該如何去選擇？企業(yè)要想切入云原生賽道，應(yīng)該從何處入手？其實(shí)并沒(méi)有統(tǒng)一路徑！有公司是從開(kāi)發(fā)部門(mén)開(kāi)始，有公司是從運(yùn)維開(kāi)始，而有公司則從整個(gè)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)端導(dǎo)入，不同企業(yè)要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)狀況，根據(jù)企業(yè)的發(fā)展階段以及業(yè)務(wù)特點(diǎn)來(lái)選擇。
針對(duì)云原生的落地問(wèn)題，許淵舉了幾個(gè)例子。比如：金融行業(yè)客戶(hù)，有自己的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，一般開(kāi)啟云原生的方式會(huì)從開(kāi)發(fā)部門(mén)開(kāi)始，從微服務(wù)、容器化和Serverless開(kāi)始導(dǎo)入，然后逐漸推廣。再比如制造業(yè)企業(yè)，一般沒(méi)有自己的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，更多是從第三方軟件采購(gòu)商那里獲得云原生應(yīng)用。并且，除了應(yīng)用外，還有大數(shù)據(jù)、人工智能等很多數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，這些平臺(tái)本身已經(jīng)云原生化。就像在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，就有和kubernetes相結(jié)合的項(xiàng)目，叫做Kubeflow，很多客戶(hù)通過(guò)這種方式來(lái)落地。另外，還有一些政府類(lèi)的客戶(hù)，在構(gòu)建新的平臺(tái)的時(shí)候，直接按照云原生的方式來(lái)實(shí)施和部署。
總體來(lái)看，在傳統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)下，網(wǎng)絡(luò)流量大多是南北走向，但是到了云原生平臺(tái)時(shí)代，會(huì)變成東西走向，這對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)和計(jì)算產(chǎn)生非常大的壓力。為了讓數(shù)據(jù)移動(dòng)得更快，存儲(chǔ)得更多，適應(yīng)更廣泛，幫助企業(yè)快速走向云原生時(shí)代，英特爾、戴爾科技集團(tuán)、浪潮集團(tuán)等都推出了一系列的解決方案以及相關(guān)產(chǎn)品。
可以預(yù)測(cè)，在未來(lái)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，云原生一定會(huì)變成現(xiàn)代業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)應(yīng)用，其廣度和深度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)當(dāng)年的虛擬化，最終變成企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)代化之旅的堅(jiān)實(shí)底座。
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