云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊，阿里云的云棲大會(huì)已經(jīng)成為中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的年度盛會(huì)，是全球最具影響力的科技展會(huì)之一，也是眾多最新的科技創(chuàng)新成果集中亮相的舞臺(tái)。2020年9月18日，在今年線上大會(huì)期間，阿里巴巴正式成立云原生技術(shù)委員會(huì)，阿里巴巴高級(jí)研究員蔣江偉擔(dān)任委員會(huì)負(fù)責(zé)人，達(dá)摩院數(shù)據(jù)庫首席科學(xué)家李飛飛、阿里云計(jì)算平臺(tái)高級(jí)研究員賈揚(yáng)清、阿里云原生應(yīng)用平臺(tái)研究員丁宇等多位阿里技術(shù)負(fù)責(zé)人參與其中，云原生升級(jí)為阿里技術(shù)新戰(zhàn)略。

“云原生”的概念產(chǎn)生已有數(shù)年，到底如何定義“云原生”，如何理解云原生架構(gòu)，開源對(duì)云原是否必不可少要，分布式的云原生架構(gòu)如何部署等話題仍然眾說紛紜。2015年谷歌成立了原生云計(jì)算基金會(huì)（CNCF），基金會(huì)成員幾乎包含了當(dāng)今云計(jì)算領(lǐng)域的所有重量廠商。CNCF認(rèn)為CloudNative系統(tǒng)需包含的屬性至少包含三個(gè)，即容器化封裝，自動(dòng)化管理和面向微服務(wù)。在市場(chǎng)實(shí)踐中，容器，微服務(wù)，Serverless作為云原生的典型技術(shù)的確已獲得業(yè)內(nèi)的共識(shí)，處于蓬勃發(fā)展階段，并逐漸成為應(yīng)用云化開發(fā)的主流方式。

根據(jù)CNCF2019年的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，受訪者中2019年正在各自業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境中使用Kubernetes的比例從2018年的58%上升到78%；至少41%的受訪者在使用Serverless技術(shù)，而2019年使用容器技術(shù)的開發(fā)者增長更為顯著，從2018年的18%暴漲到升到84%。另據(jù)2020年IDC全球數(shù)據(jù)中心預(yù)測(cè)報(bào)告，到2023年，80％的工作負(fù)載將轉(zhuǎn)移到容器/微服務(wù)或由容器/微服務(wù)創(chuàng)建。

“Cloud Native is eating the world”，已不是危言聳聽，而是大勢(shì)所趨。無論是企業(yè)，開發(fā)者，框架中間件提供商還是云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建者都已開始擁抱云原生，面向云原生，以全新的技術(shù)來構(gòu)建各自的產(chǎn)品。

對(duì)于部署了上萬級(jí)容器應(yīng)用的集群來說，資源競(jìng)爭將是對(duì)容器應(yīng)用穩(wěn)定性最大的威脅之一，在生產(chǎn)環(huán)境中要盡量緩解節(jié)點(diǎn)上不同容器應(yīng)用在多種工作負(fù)載下，由于資源競(jìng)爭而帶來的穩(wěn)定性問題。常見的一種被動(dòng)預(yù)防的辦法是在部署前對(duì)整個(gè)平臺(tái)進(jìn)行全方位的壓力測(cè)試，利用數(shù)據(jù)分析的手段預(yù)判應(yīng)用需要的實(shí)例數(shù)量和所需的資源量，從而對(duì)資源進(jìn)行既定分配或做冗余處理。

無論是既分配資源的匹配度還是冗余資源的彈性，都是從計(jì)算資源數(shù)量上的部署策略。如何從單一計(jì)算資源本身來衡量算力容量和彈性，在部署策略中制定更確定的資源分配和冗余設(shè)計(jì)？于是，CPU計(jì)算核性能輸出的可預(yù)測(cè)和穩(wěn)定性將至關(guān)重要。

一直以來，傳統(tǒng)服務(wù)器處理器架構(gòu)的計(jì)算核都采用了多線程設(shè)計(jì)。多線程處理器通常為每個(gè)激活線程準(zhǔn)備一組額外的寄存器集，這樣計(jì)算核就能快速得從一個(gè)線程切換到另一個(gè)線程。對(duì)于軟件來說，一個(gè)多線程的核心單元看起來就是兩個(gè)（或者更多）在分別執(zhí)行單一線程的核心。將多線程核與多個(gè)核相結(jié)合封裝成一個(gè)芯片，提供更多的“虛擬核”。

CPU在運(yùn)行時(shí)由于cache miss, 分支預(yù)測(cè)或者其他pipeline問題必然存在的“停頓”（stall）間隔，這些“停頓”將浪費(fèi)很多周期。多線程核設(shè)計(jì)就是利用了這一現(xiàn)象，通過添加另一個(gè)線程來利用這些“停頓”周期。多線程CPU核在原線程（線程1）從暫停恢復(fù)執(zhí)行之前，會(huì)切換到另一個(gè)線程（線程2）工作，如下圖所示。這樣多線程處理器通過更有效地使用單線程中“停頓”周期來提供在單位時(shí)間內(nèi)更高的吞吐量和總體性能。但是，在某些情況下，特定線程（線程2）的完成時(shí)間比原線程“停頓”所提供的周期花費(fèi)的時(shí)間更長，這就會(huì)導(dǎo)致原單線程任務(wù)（線程1）的完成時(shí)間延長，從而延長了原線程的完成周期，線程1的則表現(xiàn)為性能的衰減。

當(dāng)眾多容器應(yīng)用在共享計(jì)算資源時(shí)，隨著某單一節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的容器應(yīng)用數(shù)量的增加，或某些應(yīng)用工作負(fù)載的加重，在這種多線程設(shè)計(jì)的架構(gòu)下，單一線程的性能衰減將導(dǎo)致原部署時(shí)的算力預(yù)算或冗余資源出現(xiàn)不足。

相對(duì)的，采用單核單線程設(shè)計(jì)的計(jì)算核心，包括計(jì)算單元，寄存器，一級(jí)二級(jí)緩存等計(jì)算資源均是核心獨(dú)享，實(shí)現(xiàn)一致的可預(yù)測(cè)性能，核心（線程）之間無資源爭用，隨著活躍線程數(shù)量的增加，單線程性能穩(wěn)定，整個(gè)節(jié)點(diǎn)算力的輸出保持線性增長。

Ampere Computing 2020年發(fā)布的首款云原生處理器Altra采用了單核單線程的設(shè)計(jì)。stress-ng是Linux平臺(tái)中被廣泛使用CPU壓力測(cè)試工具，通過在Ampere Altra平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試，可以明顯地看出Altra單線程內(nèi)核隨負(fù)載可以線性擴(kuò)展，并提供極其可預(yù)測(cè)的性能。

而對(duì)于超線程設(shè)計(jì)的CPU，其算力的輸出隨著線程數(shù)量的增加會(huì)出現(xiàn)明顯的性能妥協(xié)。

云原生的發(fā)展趨勢(shì)將要求處理器單核的一致性可預(yù)測(cè)性能，更高的核密度，更出色的單核能效。Ampere Computing“為云而生”，專注為云計(jì)算和云原生應(yīng)用設(shè)計(jì)處理器產(chǎn)品， 從80核的云原生處理器Altra到2021年128核的Altra Max，Ampere將緊跟云計(jì)算的最新技術(shù)方向，保持一年一款的節(jié)奏，不斷為云計(jì)算用戶提供創(chuàng)新的綠色計(jì)算平臺(tái)。

原文標(biāo)題：云計(jì)算下個(gè)十年：云原生

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