一、前言

今天我想跟大家聊聊云計算的一些新潮玩意兒，我對云計算領(lǐng)域的一些前沿技術(shù)本身就特別感興趣，比如 Docker 容器、Serverless 計算、微服務(wù)架構(gòu)以及云原生架構(gòu)。這些技術(shù)在數(shù)字化浪潮中扮演著重要角色，不僅改變了軟件開發(fā)和部署的方式，還大大提高了企業(yè)的運營效率和市場響應(yīng)速度。特別是最近看了《2023騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐精選集》，里面匯集了行業(yè)頂尖專家們?nèi)绾螒?yīng)對挑戰(zhàn)、實現(xiàn)創(chuàng)新的經(jīng)驗。這里面不僅聚焦于容器和Serverless技術(shù)，還包括了微服務(wù)和云原生架構(gòu)的深入案例分析，為我們提供了寶貴的學(xué)習(xí)和參考資源。本文將帶你更加詳細的閱讀這本實踐精選集。

二、行業(yè)頂尖技術(shù)實踐精華集概覽

閱讀完這本《2023 年騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐精選集》后，個人覺得它是一份匯集了行業(yè)內(nèi)頂尖技術(shù)實踐的精華文集。文集內(nèi)涵蓋了多個領(lǐng)域的實踐案例，包括云原生實踐與監(jiān)控、調(diào)度器設(shè)計與實現(xiàn)、資源配置與管理、Serverless 技術(shù)應(yīng)用、Kubernetes 和容器技術(shù)、應(yīng)用場景實踐等內(nèi)容。這些案例展示了騰訊云在容器化和無服務(wù)器計算領(lǐng)域的最佳實踐，為讀者提供了豐富的學(xué)習(xí)和借鑒資源。

在這個精選集中，你將了解到如何利用容器和函數(shù)計算技術(shù)構(gòu)建高效的云原生架構(gòu)，提升應(yīng)用部署效率，降低成本，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的敏捷性和彈性。通過實例分析和深度解讀，你將深入了解容器部署、調(diào)度器設(shè)計、資源優(yōu)化、Serverless 應(yīng)用等方面的最佳實踐和技術(shù)要點。

這份精選集不僅是對騰訊云在云原生領(lǐng)域的技術(shù)積累和實踐經(jīng)驗的展示，更是對整個行業(yè)發(fā)展趨勢和最新技術(shù)應(yīng)用的把握。博主為了為了方便大家閱讀，我直接給這本精選集做了一個概括分類，基本可以分為幾個類別，其中包括云原生技術(shù)的實踐監(jiān)控、K8S 和容器的技術(shù)實踐、Serverless 技術(shù)的應(yīng)用案例以及資源配置與管理幾個方面，因為精選集篇幅內(nèi)容較多，本文會著重講解一下 k8s 案例以及 Serverless 的實踐案例。

三、騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐案例

3.1 精選集中的 Stable Diffusion 騰訊云云原生容器部署實踐

想必在 AIGC 爆發(fā)的今天，你或多或少都聽說過一些前言的 AI 工具，其中文生圖非常證明的就是 Stable Diffusion，在 2023 騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐案例中就有詳細的介紹基于騰訊云的詳細部署 Stable Diffusion 步驟，并且提供了一些進階操作技巧。這些操作步驟以及技巧，無論是第一次接觸的對初學(xué)者還是對有經(jīng)驗的使用者，都有一定的幫助。

在該案例中使用了騰訊云云原生容器服務(wù) TKE 和文件存儲 CFS 在騰訊云上的輕松部署 Stable Diffusion ，以及如何使用云原生網(wǎng)關(guān)、qGPU、TACO 和 COS 在云原生推理場景下進行能力擴展。其設(shè)計的架構(gòu)圖如下：

在準(zhǔn)備需使用 Stable Diffusion 容器鏡像階段，使用到的騰訊云服務(wù)是：騰訊云容器鏡像服務(wù)（Tencent Container Registry，TCR），TCR 是騰訊云提供的容器鏡像云端托管服務(wù)，支持 Docker 鏡像、Helm Chart 存儲分發(fā)及鏡像安全掃描，為企業(yè)級客戶提供了細顆粒度的訪問權(quán)限管理和網(wǎng)絡(luò)訪問控制。TCR 支持上千節(jié)點并發(fā)拉取 GB 級大鏡像，配合鏡像加速能力，實現(xiàn)極速分發(fā)。以這個為案例，提供了你所需要的前期準(zhǔn)備資源，這其中就包括 Stable Diffusion web UI 代碼的 Docker 鏡像，如果將鏡像上傳到容器鏡像倉庫 TCR，可以直接訪問 TCR 服務(wù)的企業(yè)指南。

在指南中提到的另一個部署準(zhǔn)備是準(zhǔn)備待部署StableDiffusion的TKE集群，騰訊云容器服務(wù)TKE基于原生Kubernetes提供以容器為核心的解決方案，覆蓋Serverless、邊緣計算、分布式云等多種業(yè)務(wù)部署場景，業(yè)內(nèi)首創(chuàng)單個集群兼容多種計算節(jié)點的容器資源管理模式。通過TKE的彈性、混部、輕運維等特性助力AIGC業(yè)務(wù)提升資源利用率、從而降低成本。

在部署階段，可以直接通過 TKE+CFS 快速部署 Stable Diffusion Web UI， CFS也就是騰訊云文件存儲（Cloud File Storage，CFS） 服務(wù)。CFS 提供了標(biāo)準(zhǔn)的 NFS 文件系統(tǒng)訪問協(xié)議，為多個 CVM 實例提供共享的數(shù)據(jù)源，支持彈性容量和性能的擴展，現(xiàn)有應(yīng)用無需修改即可掛載使用，是一種高可用、高可靠的分布式文件系統(tǒng)。

在指南中核心部分重點講解了在騰訊云上部署 Stable Diffusion 的具體步驟，這對希望利用這項技術(shù)的讀者來說極其重要。從準(zhǔn)備容器鏡像的詳細操作，到創(chuàng)建和配置 TKE 集群的過程，再到如何使用云原生網(wǎng)關(guān)、qGPU、TACO 和 COS 進行能力擴展，每一步都被詳盡地闡述。尤其值得注意的是，文章提供了關(guān)于如何快速部署 Stable Diffusion Web UI、創(chuàng)建存放模型的文件存儲 CFS、以及創(chuàng)建靜態(tài) PV & PVC 的明確指導(dǎo)，確保了部署過程的高效和順暢。

此外，通過開啟騰訊云云原生容器 TKE+qGPU 的使用介紹和配置 Stable Diffusion Web UI 工作負載的具體操作，文章為技術(shù)人員提供了一條清晰的路徑，以便他們能夠在自己的云環(huán)境中快速有效地部署 Stable Diffusion，個人覺得這個精選集的案例中可以幫助讀者掌握在騰訊云上部署此Stable Diffusion 的關(guān)鍵步驟。

3.2 精選集中的數(shù)數(shù)科技大數(shù)據(jù)查詢引擎云原生實踐

3.2.1 大數(shù)據(jù)查詢引擎技術(shù)痛點

ThinkingEngine，簡稱TE，這個新一代的數(shù)據(jù)分析引擎，是由數(shù)數(shù)科技帶來的，它就像是那種能幫你打理一切數(shù)據(jù)需求的萬能小助手。這玩意兒讓數(shù)據(jù)分析能夠覆蓋到各種各樣的場景里去，特別對游戲公司來說，它們可以更專注于游戲本身的事務(wù)，從而更好地挖掘數(shù)據(jù)里的金礦。

我們這邊經(jīng)常聽客戶說，啊，到了業(yè)務(wù)高峰期，分析查詢就變得慢吞吞的，有時候還卡住不動。原因嘛，簡單來說就是在高峰期的時候，查詢引擎的資源就像是被擠兌了一樣，查詢操作只能乖乖排隊?？蛻魝円苍囘^通過增加資源來解決問題，但因為架構(gòu)之間的依賴關(guān)系密不可分，擴展起來就像是要爬過一堵墻一樣困難。這樣一來，當(dāng)業(yè)務(wù)不那么繁忙的時候，資源利用率就跌到谷底了。

雖然通過加大投入可以在一定程度上解決查詢慢的問題，但這就意味著得花更多的錢和人力。我們就想了個辦法，通過架構(gòu)的演變，讓資源能根據(jù)需求彈性伸縮，從而提升了架構(gòu)的擴展性。這樣一來，既提升了查詢的效率，又能在服務(wù)器成本上做到平衡。

3.2.2 基于騰訊云云原生解決方案

在閱讀該案例過程中，博主可以清晰的閱讀出根據(jù)不同的痛點，騰訊云都給出了不同的解決方案，由于篇幅問題，這里重點博主提取幾個關(guān)鍵的案例信息出來：

（一）彈性容器資源的智能調(diào)度與優(yōu)化

在這方面的核心痛點是

• 彈性資源調(diào)配不夠靈活：需要根據(jù)自定義監(jiān)控數(shù)據(jù)（如消息隊列積壓數(shù)、請求處理等待時間等）動態(tài)調(diào)整資源，而非僅依賴于 CPU 和內(nèi)存使用情況。
• 服務(wù)接入限制：外部服務(wù)訪問 Kubernetes (K8s) 集群不直觀，受限于網(wǎng)絡(luò)策略和接入方法。
• 鏡像倉庫訪問效率低下：國內(nèi)外客戶在獲取系統(tǒng)容器鏡像時遇到穩(wěn)定性和速度問題。

（二）解決方案

就上面提到的痛點問題，基于騰訊云云原生解決方案給出了具體的實現(xiàn)方式

• 在彈性伸縮的智能化實現(xiàn)方面

  • 技術(shù)路線：利用 Kubernetes API Aggregator 特性，整合第三方監(jiān)控服務(wù)，如 Prometheus，通過 prometheus-adapter 注冊至 K8s API，實現(xiàn)自定義監(jiān)控數(shù)據(jù)驅(qū)動的彈性伸縮。
  • 實踐成果：結(jié)合 HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 和 CronHPA，實現(xiàn)了業(yè)務(wù)負載的動態(tài)調(diào)整。對于緩慢增長的負載，使用 HPA 自動擴縮；對于瞬時高負載，CronHPA 根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)律預(yù)先調(diào)度資源。

• 服務(wù)接入與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面

  • 策略：通過云服務(wù) LoadBalancer 將請求轉(zhuǎn)發(fā)到 ingress-nginx-controller，再利用 Ingress 規(guī)則進行路由轉(zhuǎn)發(fā)，簡化外部訪問流程，同時保證服務(wù)隔離與安全。

  • 鏡像倉庫的優(yōu)化迭代

  • 階段式優(yōu)化：

    • 初期：基本的鏡像分發(fā)能力，遇到海外訪問慢的問題。
    • 中期：解決了國內(nèi)外鏡像分發(fā)的穩(wěn)定性問題，但存在訪問 DockerHub 的網(wǎng)絡(luò)延時和頻率限制問題。
    • 后期：通過 DNS 就近解析和鏡像優(yōu)先推送策略，實現(xiàn)了國內(nèi)外穩(wěn)定的鏡像分發(fā)，同時保留 DockerHub 作為備份源。

• 鏡像加速與版本管理

  • 面臨的挑戰(zhàn)：大型鏡像（如 Trino 鏡像）的獲取耗時長，影響彈性應(yīng)用的啟動效率。
    創(chuàng)新方案：騰訊云推出的 imc 鏡像加速組件，與自動化部署流程集成，優(yōu)化了鏡像獲取速度和版本管理，特別針對 ToB 業(yè)務(wù)私有化部署的需求。
  • 實施效果
    通過這一系列技術(shù)創(chuàng)新與優(yōu)化措施，顯著提高了彈性資源的調(diào)度效率，縮短了應(yīng)用部署時間，提升了客戶獲取鏡像的速度和穩(wěn)定性，最終達到了資源高效利用和業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行的目標(biāo)。

在閱讀完整體的技術(shù)實踐案例后，個人覺得更加深入的了解了在云原生方案在資源調(diào)度、服務(wù)接入、鏡像倉庫管理以及鏡像加速等方面的應(yīng)用，案例中克服了一系列技術(shù)挑戰(zhàn)，并通過創(chuàng)新的解決方案有效解決了業(yè)務(wù)痛點。通過引入彈性容器資源的管理，利用 Kubernetes 的 HPA 和 CronHPA，我們不僅提升了資源的利用效率，還實現(xiàn)了業(yè)務(wù)的高可用性和彈性伸縮。此外，對外部服務(wù)的靈活接入和鏡像倉庫的優(yōu)化改進，進一步增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和訪問速度。

在這個案例中是我個人覺得在整個《2023騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐精選集》中對我?guī)椭畲蟮?，因為其中有我們?jīng)常遇到的現(xiàn)實中的架構(gòu)設(shè)計問題，以及現(xiàn)有架構(gòu)的難重構(gòu)的問題，甚至包括一些如何降低成本的問題，涵蓋的非常全面，有興趣的同學(xué)可以直接閱讀這個精選集，我相信你也會有所發(fā)現(xiàn)，這里直接引用案例中數(shù)數(shù)科技的一段話：

我們的經(jīng)驗表明，面對架構(gòu)調(diào)研和演進中遇到的挑戰(zhàn)，保持開放的心態(tài)，加強與云服務(wù)廠商技術(shù)團隊的溝通是非常關(guān)鍵的。這樣不僅可以拓展技術(shù)視野，還能夠不斷提升解決方案的成熟度和完備性。我們特別感謝騰訊云容器團隊的支持，在這一過程中提供了巨大的幫助。

四、文末總結(jié)

通過閱讀《2023騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐精選集》，可以深入了解到容器和函數(shù)計算技術(shù)在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型和云原生應(yīng)用開發(fā)中扮演的關(guān)鍵角色。這些技術(shù)不僅為企業(yè)提供了更靈活、高效的解決方案，還是推動創(chuàng)新、加速業(yè)務(wù)發(fā)展的重要動力。

文章的討論和案例分析強調(diào)了深入理解和應(yīng)用這些先進技術(shù)的重要性，同時也揭示了云原生技術(shù)實踐中的創(chuàng)新應(yīng)用和最佳實踐。對于希望保持技術(shù)領(lǐng)先地位的開發(fā)者和企業(yè)來說，這些見解和經(jīng)驗無疑具有極高的價值。其實在上面我已經(jīng)有所提到了兩個案例，尤其是后來的第二個，對我個人來說知識面非常廣，也解決了行業(yè)上常見的痛點問題，當(dāng)然這只是其中的一個而已，在文章開頭我有提過，在《2023騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐精選集》中有眾多的關(guān)于云原生容器和函數(shù)計算的很多案例，個人非常鼓勵大家深入研究《2023騰訊云容器和函數(shù)計算技術(shù)實踐精選集》，不僅因為它提供了豐富的技術(shù)知識和實踐案例，更因為它能激發(fā)我們對未來技術(shù)趨勢的思考和探索。讓我們共同努力，通過不斷學(xué)習(xí)和實踐，推動技術(shù)的不斷進步，共同塑造數(shù)字化未來。

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到了這里，關(guān)于深入云原生：解析 Docker 容器、Serverless 計算和微服務(wù)架構(gòu)的實戰(zhàn)應(yīng)用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！