現在越來越多的企業選擇通過上雲來實現業務的快速部署，雲服務商不僅要滿足用戶多樣化的需求，更重要的是還需要不斷的幫助企業提升上雲效率。我們先來看兩個案例：

用戶A：隨著其業務數據規模達到數百TB，日增長量為1TB左右，原有的大數據處理方案每月需投入大數據工程師20個人日，平均每次需求處理時長為1.8天，且額外花費數千元維持一個數據倉庫集群 。通過採用Serverless的SQL分析計算引擎，任務周期縮短55.6%、分析效率提升5倍、計算成本大幅降低。

用戶B:線上發布流程步驟是先把腳本往beta環境發,開發者在 beta環境里做自測，自測環境沒有問題就全量發，但是結果卻掛了。回退的時候只能整個流程跑一遍，開發者需要回退老代碼再跑一次腳本,整個過程最長需要十幾分鐘，而且線上故障一直存在，因此效率十分低下。選擇了Kubernetes框架做容器化的管理之後，實現了自動化測試和灰度發布，研發效率提升了10倍。

從之前的容器到當前熱門的Kubernetes、Serverless、微服務等，新技術的每一次出現，都是一場關於效率提升的革命。為了保障企業更高效率部署業務，更快實現持續交付、灰度發布、應用編排等訴求，UCloud做了哪些新技術上的突破和產品上的創新？ 5月28日UCloud用戶大會暨Think in Cloud 2019（北京站）技術專場A將針對企業雲上效率提升帶來更多前瞻性的思考和實踐案例分享。

效率提升是企業上雲的永恆主題

企業上雲本質上說是為了提升效率，而效率包含開發效率、運維效率和運營效率等。通常開發一個典型的伺服器端項目需要企業的技術人員花大量時間處理依賴線程、日誌、開發、部署及維護等相關工作。以下壁壘可能在企業IT基礎設施部署中很常見：

• 業務高峰期波動的突髮狀況需要緊急擴容，運維人員被迫緊急申請機器，但是新機器需要進行環境初始化和相關配置，從而導致運維效率非常低；

• 應用發布時間很長，主要是因為發布過程中需要做隔離、恢復等動作，還需要登錄查看實際狀態、日誌；

• 由於應用運行環境的軟體版本不一致導致的配置複雜問題，維護成本也比較高；

• 硬體資源利用率很低，總體運營成本比較高……

在競爭激烈的互聯網時代，效率代表了企業的核心競爭力，如何幫助用戶解決這些實際場景中遇到的效率低下的運維開發難題，對雲服務商來說，也是技術實力的最直接表現。

一站式雲上Kubernetes服務是怎樣煉成的

我們知道Docker的核心價值是加快軟體交付的效率、提高生產力，實現了應用與運行環境的解耦，很多業務應用負載都可以進行容器化。而Kubernetes的流行是因為它作為容器集群管理的方案， 提供容器應用部署、規劃、更新、維護的成熟機制，實現了資源編排調度與底層基礎設施的解耦。基於Kubernetes自動化部署、彈性伸縮和容器化等特性，UCloud精心打造了一站式的Kubernetes服務（UK8S）。開發者可以直接在UK8S上部署、管理、擴展容器化應用，而無需關心Kubernetes集群的搭建及維護等運維類工作，很大程度上提升了開發者的運維效率。

由於Kubernetes是開源的容器編排系統，僅提供一些網路規範和開放的介面，UCloud在結合自身雲平台特性進行UK8S的研發時，遇到過哪些問題又是如何攻破的？例如：如何使UK8S容器應用擁有與雲主機間等同的網路性能並打通容器和物理雲/託管雲的網路？ 怎樣解決在Kubernetes迭代升級過程中出現的一些異常和難題 ？

基於Serverless的數據分析實踐

如果說Kubernetes專註提升容器集群的運維管理效率，那麼Serverless（無伺服器架構）則從根源上擺脫伺服器的運維難題，使計算資源作為服務而不是伺服器的概念出現，從而將開發人員的效率最大化。Serverless架構可以讓開發人員直接在服務部署級別來管理應用，通過調用某個具體功能函數或API埠，不僅有效的降低了開發成本，同時使應用的運維過程變得更加高效，讓技術團隊更專註於應用系統的開發。

Serverless架構帶給用戶的高效率、低開發成本等優勢使其成為各主流雲廠商的發展方向之一，而UCloud早在2017年就推出了基於Serverless架構的UGC（通用計算）產品，它是一種無需管理伺服器的大規模分散式並行計算服務，用戶只需要將集成了代碼的docker鏡像上傳至UGC鏡像倉庫，便可通過API多次提交針對該鏡像的計算任務。

2018年10月份UCloud又發布了一款基於Serverless的SQL分析計算引擎USQL(數據湖分析)，企業無需資料庫管理員和運維人員即可完成面向海量數據的數據建模、SQL數據查詢分析等工作，愛普新媒使用USQL之後在效率上提升了50%數據分析速度，同時節省80%的伺服器成本。針對企業大數據分析業務場景，UCloud是如何通過Serverless架構實現USQL產品的蛻變？在這個過程中遇到過哪些技術挑戰？

除了在Kubernetes和Serverless方向的一些落地實踐外,技術專場A還將帶來更多技術乾貨，例如：電商大促、動畫渲染等場景下快速批量創建雲主機的背後，UCloud對主機後台做了哪些技術優化？在實際的業務場景中要實現某一個業務邏輯，原先單人得花一天基於SDK開發並且要構建服務端邏輯(server)，如何通過StepFlow降低到一小時且無需server，從而完成快速構建？當業務邏輯流程需要改變時，如何通過StepFlow快速應對?

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