從2010年開始，我們看到過被人質疑的云計算，也看到了現(xiàn)在云計算成為各種創(chuàng)業(yè)公司的基礎，甚至走入各種互聯(lián)網之外的傳統(tǒng)企業(yè)，見證了其在中國發(fā)展的整個過程。在整個發(fā)展過程中，在服務可靠性技術問題得以解決之后，數據歸屬成為不折不扣的導火索，公有云與私有云之爭一度也異常激烈，而經過了長時間實踐之后，則形成當下公有云、私有云、混合云等解決方案并存的狀態(tài)。

　　在這個基礎上，我們看到很多開源云計算、大數據技術框架得到了飛速發(fā)展，其中更有一些已經成為業(yè)內事實上的標準。這些開源框架的出現(xiàn)大幅度降低了云計算和大數據技術的使用門檻，然而同時新的問題也隨之浮現(xiàn)，即生產環(huán)境使用挑戰(zhàn)。

　　大數據生態(tài)繁花似錦

　　近年內，隨著越來越多的設備接入互聯(lián)網，當下一年所產生的數據往往是以往數年的總和。而據Global Cloud Index預計，截止至2020年互聯(lián)設備數量將達到500億，眾多爆發(fā)式增長的設備預計在2017年便會產生高達7.7ZB的互聯(lián)網數據。在這個大背景下，各個機構都積累了足夠多的數據，從而對數據進行分析并產生指導實踐的見解也成為了企業(yè)提高競爭力的迫切需求。在這個需求刺激下，開源大數據技術生態(tài)圈得到了飛速發(fā)展——在數據的整個生命周期中，從收集到處理，一直到數據可視化和儲存，各種開源技術框架林立。

　　在開源大數據處理上，出于對成本和數據量的考慮，橫向擴展已經必不可少，因此在這個領域涌現(xiàn)出大量優(yōu)秀的集群計算框架，其中大家首先想到的就是Hadoop。Hadoop天生高貴，由雅虎原工程師Doug Cutting在Google論文的啟發(fā)下建立，也是時下生產環(huán)境部署最多的計算框架。然而，隨著內存成本的降低和對不同處理類型需求的增加，缺乏對內存有效利用及資源調度粒度的不夠，業(yè)內涌現(xiàn)出大量優(yōu)秀的計算框架并占據一席之地，整個大數據生態(tài)繁華似錦。

　　開源IaaS發(fā)展

　　如上文所述，隨著接入互聯(lián)網的設備增多，企業(yè)IT基礎設施往往需要承受以往數倍的壓力，從而對原有的資源組織方式提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。在這個前提下，云計算得以快速發(fā)展并在各行各業(yè)落地，更成為許多創(chuàng)業(yè)公司的立足之本。而作為云計算的一種重要形式，IaaS服務有各種開源和商業(yè)云平臺方案，作為當前最成功的云計算平臺，AWS更是吸引了眾多的關注和模仿，如果說云計算發(fā)展到如今的火爆，除了IT技術的發(fā)展趨勢，更重要的是背后頂級云計算廠商的大力支持和推廣。我們最早聽到IaaS概念可以追溯到1983年，一家在現(xiàn)在看來非常厲害的公司Sun Microsystems就提出了“網絡是電腦”的概念，但是由于概念太超前，在當時并沒有引起重視。

　　隨著Amazon推出其彈性云計算，并在IaaS領域大獲成功，Google、微軟、VMware、IBM等IT巨頭們大舉跟進，紛紛涉足云計算領域，云計算的熱潮洶涌而至。在這期間，開源IaaS領域發(fā)展同樣迅猛，從最早的Eucalyptus、OpenNebula、CloudStack等到我們熟知的OpenStack，百花齊放，百家爭鳴，一時云計算領域熱鬧非凡。當然，隨著眾多大型廠商的支持、社區(qū)的壯大以及生態(tài)的不斷完善，OpenStack如今大放異彩，開始逐漸占據主導。不是說OpenStack現(xiàn)在完美無缺，只是在當下的開源IaaS領域，OpenStack已經毫無爭議地成為最受關注的云計算技術，并逐漸成為開源IaaS領域的代名詞。

　　容器技術異軍突起

　　Docker，時下最火的容器技術，從誕生到進軍生產環(huán)境，每一步的技術演進都受到了巨大的關注。其實，談及容器技術，其實Docker并非首創(chuàng)，早在十數年前，容器技術便已有雛形，但是以Solomon Hykes為首的一幫工程師敏銳的發(fā)現(xiàn)了容器技術在云計算領域的巨大潛力，隨后迅速技術轉型，開始投向容器技術并且從一開始就走開源路線，這位身上流著美國與法國的血統(tǒng)，喜歡網咖打電玩，酷愛摩托車的年輕人開始了一段非凡的浪漫之旅。

　　無論是版本的迭代還是進軍生產環(huán)境，Docker這三年來的發(fā)展可以說是如魚得水，當然，期間也受到過質疑，比如CoreOS與Docker的標準之爭就在容器圈引起了不大不小的轟動，最后以Solomon和CoreOS的創(chuàng)始人Alex Polvi握手言和告終。之后隨著Docker版本的更新，在網絡和安全、存儲等領域的短板被逐漸補足之后，Docker的集群能力得以完善。

　　容器引擎領域，雖說有CoreOS團隊開源的rkt項目，但是和Docker相比，在用戶以及社區(qū)活躍度方面都有很大差距。容器的編排，可以說在目前Docker領域受到的關注度前所未有，從Mesos到Kubernetes，圍繞兩種技術的編排之爭超乎想象。由于背后都有大批的廠商支持，短期內，這兩種技術都將得到迅速的發(fā)展，某一方不會形成壓倒性優(yōu)勢。另外，從Docker公司的角度，背后的動作也有對編排的考量，綜述所述，容器生態(tài)中，圍繞Docker的生態(tài)之爭才剛剛開始。

　　Docker短板補足 生產級實踐備受關注

　　如上文所述，在Docker版本的更新過程中，自身的一些技術缺陷得到了彌補，Docker在安全、存儲以及網絡領域的短板得到逐步的解決，Docker進軍生產環(huán)境已經成為大勢所趨。國外，在Docker應用領域有著比較先進的經驗。國內目前真正將Docker應用在生產領域的很少，其中應用在核心業(yè)務的就更少，Docker從誕生到現(xiàn)在，已經3年時間，如果繼續(xù)炒作Docker的優(yōu)越已經毫無意義。當下，開發(fā)者們最為關心的是如何讓Docker真正落地，如何在生產環(huán)境中使用Docker，急需這個領域有一些第一個吃螃蟹的企業(yè)出來分享他們的經驗和教訓。為此，2016 Container峰會聚焦生產級實踐，邀請了在金融、教育、制造、證券等領域已經應用Docker的企業(yè)技術負責人到場，給我們談談他們在生產環(huán)境中是如何使用Docker的，大規(guī)模部署Docker的經驗和跨過的坑。

　　OpenStack式微？

　　無可否認，Docker的發(fā)展熱度在一定程度上掩蓋了OpenStack的光芒，但是作為開源IaaS領域的首選平臺，IaaS如何和Docker和諧發(fā)展，或者如何借勢Docker彌補OpenStack在技術領域的短板，已經成為很多開發(fā)者關注的焦點。

　　時下開源大數據生態(tài)解讀

　　如前文所述，在海量數據處理上，橫向擴展已毋庸置疑。而在這個領域，由Hadoop2.0中誕生的YARN無疑最為耀眼，也是時下生產環(huán)境部署最為廣泛的開源框架。在CCTC 2016上，華為印研Hadoop工程團隊架構師、Hadoop Committer Naganarasimha Garla將從技術角度解析YARN的異構實現(xiàn)，而Hulu大數據架構組負責人董西成將分享YARN在生產環(huán)境中的異構應用與實踐。

　　談到開源海量數據處理，行業(yè)內首先落地的無疑是批量計算，而在這方面，MapReduce無疑是鼻祖，也是時下生產環(huán)境部署最多的計算框架。然而正如上文所述，缺少對內存的有效利用和業(yè)務對不同類型計算的需求，效率比較低的MapReduce同樣面臨著大量競爭者，其中兩個備受關注的就是Spark和Flink。因此，在CCTC 2016上，主辦方特設置了2016中國Spark技術峰會，不僅有3位Apache Spark Committer Ram Sriharsha、連城、范文臣為大家解析Spark2.0，來自Intel、Hortonworks、Elastic、騰訊、新浪微博、Admaster、MediaV等國內外機構的近十位專家將帶來最新的Spark實踐分享，詳情可以看筆者之前的峰會解析。而在Flink方面，F(xiàn)link活躍貢獻者，萬達金融李呈祥將為大家分享名為“Apache Flink：Stream engine beyond Batch”的議題。

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