今天给大家扯扯云圈火爆指数NO.1的话题：
云原生
云原生，英文唤作Cloud Native通俗点讲，云原生就是云的“亲儿子”没有云，云原生就无所依。而另一方面，“母随子贵”随着云原生的不断发展和壮大“云老母亲”也越来越有牌面儿
提起云原生“这个娃”的特点，七大姑八大姨们都能如数家珍：容器化、微服务、DevOps、CI/CD…
的确，从2013年云原生的概念诞生至今，我们一直都是这么被“洗脑”的
洗脑之1：容器化
容器让资源分割的颗粒度比虚拟化更细
“砖头”更小
“搬砖”更轻松
再配合K8S等编排、调度工具的加持
IT基础设施
从此具备了“呼之则来、挥之则去”的秒级弹性
洗脑之2：微服务
这种”化整为零“的思路
让软件从钢筋混凝土般的单体大块头
变成了模块化、积木式的”乐高“
这其实是软件对硬件支撑环境的一种消费降级
傻笨粗黑的“大箱子”们
慢慢失去了用武之地
洗脑之3：DevOps
DevOps不是某种具体技术
更像是一种软件工程文化
它打破了部门墙
从此研发和运维水乳交融
你中有我，我中有你
确切讲，在云原生概念被提出前
DevOps的需求就有了
这种开发/测试/部署
滚动式推进、小步快跑的模式
在永远在线的互联网时代
显得尤为重要
云原生的一系列新技术
配合各种工具
为DevOps流程的落地
提供了更便利条件
于是，发展到如今
DevOps变成了云原生的一大特征
洗脑之4：CI/CD
CI/CD也是一样
它是大规模软件开发催生的需求
目标是让软件开发的整个生命周期
（开发↔测试↔预发布↔投产）
形成自动化闭环
其中，开发环节的自动化工作流
被称为CI（持续集成）
从开发到测试再到预发布阶段的工作流
就是CD（持续交付）
而最后的自动化投产
被称为另一个CD（持续部署）
CI/CD的概念也早于云原生
但在云原生时代被大规模推广
因此也成了云原生的特征之一
那么，这就是云原生的全貌吗？
不，这只是云原生的局部！
云原生从呱呱落地
靠这四条腿走路，茁壮成长
一路打怪升级
到了2020年代
已经长成更加“庞大”的模样
我们不能再从狭义的原始定义来看待云原生
需要记住两个事实：
1. 云原生首先要生于云上
抛开云空谈4大特征，都是“云夹生”
比如，我们在机房里
搞几台机器
装一坨容器
搭个K8S集群
验证下环境
部署几个DevOps工具
跑点应用
这最多算个PoC
离云原生还差了十万八千里
云原生，一定是云上的规模化应用
很多云下的业务场景
连云都谈不上
更何谈云原生？
2. 云原生早已不局限于4大特征
因云而生的软件、硬件、架构
都应该是「云原生」
曾经，云计算的出现
改变了IT资源的使用和交付模式
无数的传统IT架构，被迁移到云上
如今，无数的企业、技术
生于云上，长于云上
他们本身就是云“原生”企业、云“原生”技术
这些“云二代”们
改变了云计算的使用方式
自此，云原生已经跳出传统定义
进入了崭新的阶段
①弹性的容器服务、K8S集群服务，是云原生；
②云上的DevOps工具，是云原生；
③弹性高可用的云数据库、大数据服务，也是“云原生”；
④云上内建的安全产品、安全服务，同样是“云原生”。
“新”云原生
已经进入“百舸争流”时代！
甚至，为云业务场景定制的
处理器、加速卡、专用硬件
也都可以称为“云原生”
最近两年
我们看到云计算公司推出定制化CPU
异构计算处理器
AI训练/推理卡
用于卸载虚拟化/容器/存储/网络开销的加速卡
这些因云而生、为云适配的硬件
就是实至名归的“云原生”
这其中
阿里云研发的神龙云服务器/神龙芯片
就是典型代表
神龙架构实现了软硬件深度结合
通过专用芯片实现虚拟化接近“零损耗”
而这种架构优势
不仅仅体现在单台服务器上
更重要的是为云上大规模计算集群场景定制
规模越大，性能越强悍
提供堪比超算中心的并行计算资源
所以，2020年代不必纠结于概念
云原生是个啥不重要
云原生能做啥才重要！
阿里巴巴自身就是生于云、长于云
目前阿里系的所有业务100%上云
他们是云原生的最佳实践者
也成为云原生的最大受益者
以“双十一”为例
全球最大互联网流量洪峰
靠什么扛住？
自然是已经修炼成精的阿里云原生！
这种“扛住”不靠资源堆砌
根据阿里云公布的数据
双十一核心系统全面云原生化后
规模化应用交付效率提升了一倍
每万笔峰值交易的IT成本较四年前下降了80%
更有意思的是
像“双十一”这样的核心业务
上万个应用
数以十万计的服务器
数百万容器
从传统数据中心迁移到公共云上
完成100%云原生改造
对消费者和商家来说
竟然毫无感知
好比一架满载乘客的飞机
在高速飞行的过程中
悄悄更换了发动机
飞行却如丝般平滑
这就是云计算的价值
更是云原生的价值
云原生，是产品、是技术、是架构
更是方法论
阿里云用实际行动证明了云原生方法论的正确性
云原生带来的是思维的变化、文化的变化
是未来使用云的标准方式
将会成为各行各业数字化的最短路径和数字新基座
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