赋能多行业实践，百度智能云云原生厚积薄发 - 主机参考VPS测评

第一，利用容器化技术来实现基础架构的弹性快速扩展，降低中小金融机构部署和接入联盟链的成本。区块链业务对于大部分中小企业和中小金融机构而言相对复杂，而通过Kubernetes中自定义的CRD技术，就能保证这套IT经验和架构可以被快速复制，实现快速的接入，同时降低接入成本和风险；

另一个传统行业的典型代表是制造业。从目前来看，制造业面临的最大挑战之一是要支持工业物联网建设规模的不断扩大，并且做到成本可控。随着越来越多的IoT设备同时接入数据中心，企业要进行大批量数据上传、数据分析、智能化调度，同时还要保证高可用性。而由于传统模式下，每一个IoT设备都需要单独维护，因此，工业物联网建设所带来的IT基础设施维护成本非常之高——这个成本甚至高于IoT本身带来的业务价值。

对此，百度智能云使用了云原生计算的模式替代传统的嵌入式IoT计算模式，通过去中心化的服务治理提升单点容灾性能，同时降低IoT系统改造接入成本和运维难度。而基于边缘容器+函数计算技术，百度智能云还能提升流式任务处理和批量计算任务的资源利用率。

“原来的计算逻辑可能都是写在IoT设备之内的，而通过云原生计算就可以把一些对延迟敏感性较低的业务放在边缘计算节点中，然后在数据中心建设一套Kubernetes集群，对不同流水线的边缘节点进行调度。借此，就能够实现在统一的控制平台上调度整个边缘计算能力，同时满足流水线对于计算敏捷性的要求。&;周岳骞表示。

近两年来，百度在智能驾驶技术领域的投入越来越多，这促成了其与很多汽车制造企业的密切合作，并在其中积累了诸多汽车制造业的服务经验。据周岳骞介绍，目前，百度智能云在全国帮助很多家车企完成了IoT的改造升级以及工业物联网的大规模建设，促进了物联网技术的规模化应用。

互联网：技术平台 高可用与自运维并重

和传统行业不同，对于很多新兴行业来说，并没有“云原生转型&;一说。比如，互联网行业，它们很多本身就是云原生架构。但是，互联网企业也有自己的烦恼。其中，最大的问题是没有太多的人力成本可以投入到数据中心和云原生平台的运维工作中。因此，它们的愿望是拥有一套高可用并且自运维的技术栈和平台。

对于这样的需求，百度智能云在公有云上会提供很多标准化、可以开箱即用的产品，同时保证这些产品是开源兼容的。“如此一来，面对各种不同需求的互联网企业，我们也能保证在他们迁入百度智能云平台之后享受到与原先一致性的开发体验。&;周岳骞说。

需要强调的是，百度智能云面向不同技术能力的互联网开发者和企业也会提供不同的使用方式，比如说对于开源技术非常熟练或者认知非常深的用户，会允许他们通过开源原生的命令行方式来使用云平台上的产品，而对于开源技术接纳程度没有那么高的用户，也能使用基于开源原生API封装的非常友好的UI界面，从而帮助他们更方便地进行使用。

除此之外，在互联网场景中，很多公司还有混合多云的管理需求，因为它要保证业务不会因为某一个供应商或者某一个网络链路的故障而导致中断，对此，百度智能云“天合&;云原生解决方案也能实现跨云、混合云、多云的部署，并且能对Kubernetes或容器资源进行统一调度和编排。当然，这些资源依然可以分布式地运行在用户的不同数据中心内，从而满足不同互联网企业的特定诉求。

总结：百度智能云云原生实施路径

可以看到，无论是什么行业、什么企业，都在用它们的方式积极拥抱云原生，以此满足业务更迭和创新中的各种需求。那么问题来了，对于企业中具体的开发者和运维人员来说，在使用云原生技术时需要注意什么，才能做到让云原生在企业应用中发挥最大价值呢？

周岳骞认为，对于普通的开发者来说，需要更快地适应云原生模式下的开发要求或者DevOps的要求，在这种情况下百度智能云有两个建议。第一，通过百度智能云云平台上面向开发者的函数计算产品，技术人员不再需要关心底层的云资源运维和调度，只需要把业务逻辑写到函数中并上传到云平台上就能快速启动业务，并且降低后端服务的部署和运维成本。而面向移动互联网场景，百度智能云还提供小程序云开发平台，同样能够帮助开发者以最低成本、用最小限度的改变去适应云原生的工作模式。

对于企业来说，由于云原生并不只是一个技术，更是一种工作理念，因此，需要从整体上考虑如何推进云原生的转型。多年来，百度智能云基于内部的大规模实践，以及对外部客户的服务，总结了一条云原生的实践路径，主要涉及九个关键点，分别告诉用户在云原生转型过程中，需要在每一步做什么、推动什么。比如容器化的交付方式、微服务的拆分、计算存储分离等。周岳骞强调，“企业可以参考这一路径，观察自己在云原生转型中所处的阶段，进而决定采取对应的策略。当然，在不同的阶段，百度智能云也会提供不同的建议和不同的产品来满足客户的需求，帮助大家更顺畅地迈向云原生。&;

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