公司 DaoCloud 地点 中国上海 行业 云原生

挑战

DaoCloud 成立于2014年,是云原生领域的创新领导者。公司拥有独立的核心技术知识产权,旨在打造开放的云平台,赋能企业数字化转型。

DaoCloud 自成立以来一直深耕云原生领域。由于容器化对云原生业务至关重要,一个不以容器为基础设施的云平台不太可能吸引其潜在用户。因此,DaoCloud 面临的第一个挑战是如何高效管理和调度大量容器,同时保持它们之间稳定的连接。

随着云原生技术的发展势头,云原生解决方案如雨后春笋般涌现。然而,更多的选择并不总是好事,因为从各种产品中选择以实现利益最大化和成本最小化始终是充满挑战和要求的。因此,DaoCloud 面临的另一个障碍是如何在各个领域挑选出最佳选手,并将它们组织成一个能够实现云原生整体最优的平台。

解决方案

作为容器编排的事实标准,Kubernetes 无疑是首选的容器解决方案。DaoCloud 开源与高级研发团队负责人 Paco Xu 表示:“Kubernetes 是当前容器生态系统中的基础工具。大多数服务或应用都部署在 Kubernetes 集群中并进行管理。”

关于为云原生技术寻找全球最佳解决方案,DaoCloud 研发副总裁 Peter Pan 认为:“正确的方法是专注于 Kubernetes,协调相关的最佳实践和先进技术,构建一个广泛适用的平台。”

结果

在拥抱云原生技术的过程中,DaoCloud 不断学习 Kubernetes 和其他优秀的 CNCF 开源项目。公司已形成以云原生应用平台 DaoCloud Enterprise 为中心的产品架构。以 Kubernetes 和其他前沿云原生技术为基础,DaoCloud 为军工、金融、制造、能源、政府和零售客户提供坚实的云原生解决方案。它帮助许多公司推动数字化转型,如浦发银行、华泰证券、富国基金、上汽集团、海尔、复旦大学、屈臣氏、通用汽车金融、国家电网等。

DaoCloud 的创立旨在帮助传统企业将其应用程序迁移到云端并实现数字化转型。公司成立后发布的第一款产品 DaoCloud Enterprise 1.0 是一个基于 Docker 的容器引擎平台,可以轻松构建镜像并在容器中运行。

然而,随着应用程序和容器数量的增加,协调和调度这些容器成为限制产品性能的瓶颈。DaoCloud Enterprise 2.0 使用 Docker Swarm 管理容器,但日益复杂的容器调度系统逐渐超出了 Docker Swarm 的能力范围。

幸运的是,Kubernetes 在此时开始崭露头角。凭借其丰富的功能、稳定的性能、及时的社区支持和强大的兼容性,它迅速成为容器编排的行业标准。Paco Xu 表示:“企业容器平台需要容器编排来标准化云迁移过程。Kubernetes 在2016年到2017年左右被认为是容器编排的事实标准。我们的产品从2017年开始支持它。”

经过全面的比较和评估,DaoCloud Enterprise 2.8 于2017年首次亮相,正式采用 Kubernetes(v1.6.7)作为其容器编排工具。此后,DaoCloud Enterprise 3.0(2018年)使用 Kubernetes v1.10,DaoCloud Enterprise 4.0(2021年)采用 Kubernetes v1.18。最新版本 DaoCloud Enterprise 5.0(2022年)支持 Kubernetes v1.23 至 v1.26。

Kubernetes 在这六年间的四个版本中扮演着不可或缺的角色,这充分说明了在 DaoCloud Enterprise 中使用 Kubernetes 是正确的选择。DaoCloud 通过自身的经验和行动证明了 Kubernetes 是容器编排的最佳选择,并且它一直都是 Kubernetes 的忠实拥趸。

Kubernetes 帮助我们的产品和研发团队实现了测试、构建、检查和发布流程的自动化,确保了交付物的质量。它还帮助我们建立了关于产品需求与定义、多语言产品材料、调试和各种挑战的智能协作系统,提高了部门内部和部门之间的协作效率。

一方面,Kubernetes 使我们的产品性能更优,竞争力更强。DaoCloud 围绕 Kubernetes 整合了相关实践和技术,打磨其旗舰产品——DaoCloud Enterprise。2022年发布的最新第5版涵盖了应用商店、应用交付、微服务治理、可观测性、数据服务、多云管理、云边协同等功能。DaoCloud Enterprise 5.0 是云原生技术的全面集成。

DaoCloud 为浦发银行部署了 Kubernetes 平台,将其应用部署效率提高了82%,交付周期从半年缩短到一个月,并将交易成功率提升至99.999%。

对于四川天府银行,扩展时间从数小时缩短到平均2分钟,产品迭代周期从两个月缩短到两周,应用发布时间缩短了76.76%。

对于一家合资汽车制造商,其交付周期从两个月缩短到一到两周,应用部署成功率提高了53%,应用发布效率提高了十倍。对于一家跨国零售商,应用部署问题解决了46%,故障定位效率提高了90%以上。

对于一家大型证券公司,其业务流程效率提高了30%,资源成本降低了约35%。

凭借该产品,富国基金将中间件部署时间从数小时缩短到数分钟,将中间件运维能力提高了50%,容器化程度提高了60%,资源利用率提高了40%。

另一方面,我们的产品开发也基于 Kubernetes。DaoCloud 基于 Kubernetes 部署了 Gitlab,并建立了“Gitlab -> PR -> 自动化测试 -> 构建与发布”的产品开发流程,这显著提高了我们的开发效率,减少了重复测试,并实现了应用程序的自动发布。这种方法大大节省了运维成本,使技术人员能够投入更多时间和精力进行产品开发,以提供更好的云原生产品。

DaoCloud 深度参与了 Kubernetes 和其他云原生开源项目的贡献。我们在这些社区的参与度和贡献持续增长。在2022年,DaoCloud 在 Kubernetes 累计贡献方面位居全球第三(数据来源于 Stackalytics,截至2023年1月5日)。

2022年8月,Kubernetes 官方组织了一场社区贡献者访谈,邀请了四位来自亚太地区的优秀贡献者。其中一半来自 DaoCloud,分别是 Shiming ZhangPaco Xu。两人都是 SIG Node 的 Reviewer。此外,在 KubeCon + CloudNative North America 2022 上,来自 DaoCloud 的 Kante Yin 荣获了2022年 Kubernetes 贡献者奖。

此外,DaoCloud 继续践行其云原生理念,通过在 GitHub 上分享多个优秀项目的源代码,为 Kubernetes 生态系统做出贡献,这些项目包括 ClusterpediaKubeanCloudTTYKLTSMerbridgeHwameiStorSpiderpoolKWOK

特别是

  • Clusterpedia: Clusterpedia 旨在实现跨集群资源同步,兼容 Kubernetes OpenAPIs,并提供强大的搜索功能,可快速高效地检索集群中的所有资源。
  • Kubean: 借助 Kubean,可以快速创建生产就绪的 Kubernetes 集群,并集成来自其他提供商的集群。
  • CloudTTY: CloudTTY 是 Kubernetes 云原生环境的 Web 终端和云 Shell 操作员,允许随时随地通过网页管理 Kubernetes 集群。
  • KLTS: KLTS 为早期版本的 Kubernetes 提供长期免费维护,确保旧 Kubernetes 部署的稳定性和支持。此外,Piraeus 是一种简单安全的 Kubernetes 存储解决方案,具有高性能和高可用性。
  • KWOK: KWOK 是 Kubernetes WithOut Kubelet 的缩写,是一个工具包,可以在几秒钟内搭建一个拥有数千个节点的集群。所有节点都模拟真实节点的行为,从而实现低资源使用率,便于在笔记本电脑上进行实验。

DaoCloud 利用其在各行业的实践经验,为 Kubernetes 相关的开源项目做出贡献,旨在使以 Kubernetes 为代表的云原生技术在生产环境中更好地发挥作用。

企业用户需要一个全球最佳解决方案,这可以理解为一个包容的平台,能够最大限度地发挥多云管理、应用交付、可观测性、云边协同、微服务治理、应用商店和数据服务等方面的优势。在当今的云原生生态系统中,这些功能离不开 Kubernetes 作为底层容器编排工具。因此,Kubernetes 对于 DaoCloud 在数字世界中寻找最佳解决方案的使命至关重要,未来所有的产品开发都将继续以 Kubernetes 为基础。

Kubernetes 培训和推广活动在 DaoCloud 一直受到高度重视。2017年,公司凭借其特色产品——DaoCloud Enterprise,率先通过了 CNCF 的 Kubernetes 一致性认证计划。2018年,它成为 CNCF 认证的 Kubernetes 服务提供商和培训合作伙伴。

2022年11月18日,“Kubernetes 社区日”活动在成都成功举办,由 CNCF、DaoCloud、华为云、四川天府银行和 OPPO 共同组织。活动汇集了来自开源社区的最终用户、贡献者和技术专家,分享了关于 Kubernetes 和云原生的最佳实践和创新理念。未来,DaoCloud 将继续为 Kubernetes 项目做出贡献,并通过项目培训、社区贡献等活动扩大 Kubernetes 的影响力。