作为京东集团业务的技术核心之一，京东云不仅是其各个业务领域尖端能力对外技术赋能的主要的输出平台，更是它对外分享、开放领先云计算技术研究成果的输出重要平台，是带动更多行业和企业推进数字化转型，实现持续创新发展的引擎。
微服务架构应用场景下的京东云原生容器
问世十余年的云服务极大地改变了各类企业和机构存储、处理和分析数字化信息的模式，已成为众多数字化企业须臾不可离的基础设施，甚至是体现其核心竞争力的重要生产和经营资源。作为京东集团业务的技术核心之一，京东云不仅是其对外技术赋能的主要输出平台，更是对外分享、开放领先云计算技术研究成果的重要平台，京东云不仅是其各个业务领域尖端能力的输出平台，更是它对外分享、开放领先云计算技术研究成果的输出平台，是带动更多行业和企业推进数字化转型，实现持续创新发展的引擎。
京东云是京东集团旗下的云计算综合服务提供商，它依托多年来在自身电商平台的开发、应用和维护中累积的大量宝贵经验，对全球领先云计算技术领域的持续投资和创新，以及在完整服务平台上的长远规划，一直致力于打造真正社会化的云服务平台，旨在向全社会提供安全、专业、稳定、便捷的云服务。
要实现这一战略目标，拥有上述经验和能力的输出固然重要，但更关键的，是要精准把握不同用户的需求。毕竟，在公有云服务渐趋同质化的今天，能为用户提供更具定制化特点的服务，才是云服务提供商与用户实现共赢的基础。
而今，京东云已发展成为覆盖弹性计算、网络、存储与CDN、大数据等多个领域，并可提供完整云服务能力的专业云服务提供商。通过京东集团广泛的业务触手，京东云也敏锐地感知到，在基础云服务以外，还有大量既有的特定行业IT应用以及新兴的IT应用开发和运营模式，需要新型云服务来提供更为“门当户对”的支持。
快速弹性伸缩应用场景下的京东云原生容器
例如，在一些高性能计算、大数据处理领域，现有云主机计算处理能力远远无法满足其在性能上的要求，急需具备海量计算能力的云服务作为承载平台；又如，正在IT应用开发者以及运营和维护人群中走红的DevOps开发运营模式，由于倡导开发和IT运维间的高度协同、高效迭代，也需要云计算平台能够提供有针对性的优化，以确保分布式应用在开发、交付和运维上可持续的高效表现。
京东云近期打造和推出的两项全新云服务——“重载型”的海量内存云主机和“轻量级”的容器服务，就是在差异化创新策略的基础上，既有助于提升自身竞争力，又能满足用户多样化需求的范例。同样，它们也是京东云与英特尔公司长期以来保持紧密合作、协作创新的最新例证——英特尔领先的至强可扩展处理器，凭借出色的性能、对容器技术及超大容量内存的良好支持，成就了京东云这两项新服务“轻重自如、按需匹配”的构想。
京东云是京东各项能力的重要输出平台
重剑无锋，大巧不工
面对诸如环境科学、生命科学、石油勘探等需要较高计算性能的特定行业应用，或是一些涉及海量数据的挖掘和分析，如基于时间序列算法ARMA，ARIMA和可视化算法T-SNE的应用时，传统、通用型的云主机服务往往无法完全满足其对性能的超高需求。以石油勘探为例，其数据处理量往往高达TB，乃至PB量级，因此传统上，石油企业都需要通过专门采购和部署适配其工作负载的高性能计算集群，来完成这类数据处理的重任。
那么，应该如何将高性能计算或大数据计算任务与云计算平台真正结合起来，让这些重量级的工作负载也能够充分利用到云计算便捷的扩展能力、高效的管理能力以及灵活的资源分配能力呢？这就需要破解其真正的问题所在——对于超大规格计算，传统云主机的最大不足，就是其最初只是针对通用化的应用需求而设计，因此配备的处理器性能和内存容量在应对企业的一般性工作负载时绰绰有余，但面对超大规格计算时，显然是心有余而力不足。
“目前有几类应用场景对内存容量或内存操作计算数据速率有较高的要求和依赖。”京东云产品部总经理郭理靖表示：“一类是有着高性能计算需求的应用场景，包括计算机辅助工程设计、生命科学、石油勘探等行业应用；另一类是大数据挖掘类应用，它们往往会大量用到时间序列算法、可视化算法；第三类则是扩展分布式内存缓存应用。”
这些应用的一个普遍特征，就是都属于内存密集型工作负载，传统云主机在内存容量上的不足，俨然已成为制约超大规格计算实现云化的瓶颈。在定位这一技术挑战之后，京东云与英特尔开展技术合作，通过引入英特尔至强可扩展处理器，推出了全新海量内存云主机产品。该产品以海量内存为亮点，正是为内存密集型工作负载“量身定制”的新型云服务。
持续集成与持续部署应用场景下的京东云原生容器
京东云海量内存云主机的出现，显然是在超大规格计算与云计算融合进程中迈出的有力一步。而在这一过程中，云服务商们曾经普遍遭遇的一个重要挑战，就是在数据密集型计算向云的迁移过程中，会面临虚拟化带来的资源消耗，这会给本来就难以承受性能损耗的用户带来更大的压力，成为迫使他们放弃云化的“最后一根稻草”。对于这个技术难点，京东云也选择与英特尔一起合作，通过全面采用英特尔至强可扩展处理器，英特尔高性能企业级固态盘以及高性能网卡，实现了计算、存储和网络性能的全方位提升，并通过独享底层计算资源的设计，有力地弥补了这一短板。
在目前已经推进的一系列用户测试实践中，京东云海量内存云主机已初显威力——当系统需要执行大量内存操作时，海量内存云主机可大幅提升主机内数据的读取速度，有效提高计算效能。
轻巧灵动，伸缩自如
与传统的企业信息系统，包括上述的重量级数据密集型工作负载不同，很多新兴的互联网化应用，正越来越多地向人们展示出其轻、快、弹性的特性。以京东商城为例，其2016年“11.11”的单日成交量就占全年成交总量的6.46%，这一数字意味着其后台系统可能需要承受短时的需求压力激增，因此对弹性有非常高的要求。
而传统云服务虽然也可以应企业的需求进行扩展和调整，但其灵活度和颗粒度都存在局限性，很难实现更轻、更快和更高的弹性，也就难以实现更为灵活的扩展和调整，在这一过程中也会带来较高的成本。
传统云主机与容器架构对比
因此，更为灵活、轻便的容器技术正逐渐受到业界的青睐。如图所示，与传统虚拟云主机架构不同，容器架构舍弃了宿主机操作系统和应用环境之间的虚拟化层结构，代之以容器支持层。这样做的好处显而易见: 首先，虚拟化层所需的额外系统资源得以节省，系统资源利用率获得提升，以启动速度为例，传统云主机启动速度一般为分钟级，而容器服务启动速度则低至亚秒级；其次，容器技术利用一系列机制，例如Linux Namespaces来实现空间隔离，为应用提供独立的运行空间，这让每个容器都包含了独享的环境空间，可以让容器内的变动不影响其他容器的运行环境，这就为用户实施微服务架构提供了契机。
容器技术的引入虽然很好地解决了启动速度、应用颗粒度和弹性部署能力等问题，但其此前在安全性、架构和成本等方面的表现却不尽如人意。“容器在带来系统利用效率提升的同时，也在管理成本和安全性上带来了挑战。”郭理靖补充道。
这样的担忧不无道理，目前有很多容器服务方案是构建在IaaS平台上，用户在统一的虚拟机资源池中构建各自的应用，这种方案带来调度效率的下降，同时也使中间层的管理变得复杂。从安全性上讲，由于容器与宿主机共享操作系统内核，只要宿主机上任一容器存在安全隐患，或宿主机本身存在安全漏洞，就有可能危及所有容器的安全。
独具特色的京东云容器服务
针对以上问题，京东云推出了“蜂鸟”容器服务。借助英特尔至强可扩展处理器在多核心、超线程处理方面带来的优势，“蜂鸟”容器服务创新地基于Hypervisor虚拟化，在定制化独立内核上直接运行容器镜像。这一方案颠覆了传统容器基于虚拟机资源池运行的模式，实现了基于虚拟化的底层强隔离，同时保留了容器的轻量级特性，既简化了平台复杂度，也提高了系统性能和可靠性。
京东云“蜂鸟”容器服务充分融合了容器和虚拟化的优点，在面向微服务架构，数据采集以及DevOps模式开发运营时，有着得天独厚的优势。例如以某旅游网站为例，用户希望通过数据采集的方式，完成一定量的数据抓取和分析工作，从而构建更优质的用户体验。通常而言，这类任务往往需要快速启动几百甚至上千台机器来满足大量数据快速采集的业务需求。通过引入基于英特尔至强可扩展处理器的京东云容器服务，系统将各个采集、分析任务模块化，实现了高效的任务控制、数据采集和数据分析的过程。每一个程序都运行在一个单独的容器中，方便部署迁移，也可以实现快速扩展，提高业务运行与维护的自动化程度。英特尔至强可扩展处理器的强大处理能力，也为容器服务的效能表现提供了源源不断的动力。目前，这一系统可以满足每天数以百万计的数据采集。
“越来越多的用户希望我们能够从他们所处的行业的特点，甚至是他们的具体业务需求出发，为他们提供更有针对性的云服务。这是我们推出海量内存云主机和容器服务的初衷，同样也是我们会在未来一直坚持走下去的创新策略。而它的实现，离不开英特尔的支持，定位于通用计算用途的至强可扩展处理器，提供了如此丰富的技术特性，支持了如此多样的开源软件技术，堪称是我们差异化、个性化云服务创新之路上必不可少的‘核’动力。” 郭理靖如是说。
展望未来，京东云仍将继续与英特尔开展更多、更为深入的技术合作，联手业内合作伙伴及广大客户，不断推动云服务产品和解决方案的差异化创新，共同推动完整的云生态服务体系建设，助力云计算产业和应用的发展与完善。
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