这个场景，很多电商人并不陌生：

在大促活动中，若订单系统出现故障，从顾客抱怨，到层层上报，再到故障排查和处理，2 个小时过去了。但在这 2 个小时里，成百上千的顾客在竞争对手那里购买了产品，损失严重，还有被媒体曝光的风险。

不得不承认，即使是灾备能力最强的 IT 环境，也必然会在某个时刻遇到问题。当这些问题发生的时候，解决问题的速度就是决定企业综合实力的关键。

下一个“618”大促就要来了，这对于电商平台来说，是个让人激动却也提心吊胆的日子。电商业务的特点比较明显：短期指数级业务波峰，从前端展示、业务处理、库存变动等方面都需要全天应对海量用户访问的冲击。而支持电商业务的关键，就在于后台系统是否具备稳定性、可扩展性和安全性。

同时，随着 5G、VR、AR、AI 等新技术愈发广泛的应用，更高品质的内容、更强烈的社交属性、观众使用场景都出现突破性扩展，这也将促进用户数量和使用时长的进一步增加，对基础技术能力的要求进一步提高。

电商上云，不得不做

多数平台创业之初的重点是业务的快速上线，会选择简单粗暴的低成本管理方式，一个网站、一台服务器就够了。但随着业务体量的大幅上升，企业开始堆硬件、做结构化拆分。然而，资源层容量和性能的瓶颈终会到来，这该怎么调整？

平台调整组织和技术架构的原则是：

1、应用层采用服务框架

2、系统层采用异步消息

3、数据层可以无限扩容

在应用层，一个简单的电商系统，包含用户模块、库存模块、订单模块、支付模块。创业之初的单体应用复杂性高、交付效率低、扩展性和可靠性差，并且技术栈的限制也在阻碍着技术创新。而在微服务架构中可以划分出不同的业务板块，每个业务板块都可以独立开发、部署和上线，对应独立数据库，由独立团队维护，各司其职。

在系统层，异步消息系统可以使主要业务异步化，增加系统的容错性，避免因业务调用接口不成功导致的交易失败。当用户下单时，仓储和配送对实时性要求并不高，订单消息可以发到异步消息队列系统，若投递不成功可以等待下次投递。

在数据层，为了应对瞬间的海量访问，系统需要极强的可伸缩性。随着数据量增大，需要对数据库进行弹性扩容，灵活配置资源、匹配业务需求。

基于电商行业的业务特点和技术诉求，电商上云是需要先解决问题再开源节流的。而理想的云计算是随取随用的 IT 基础设施，云计算服务的性能决定了电商企业能提升的效率幅度和降本程度。那么，企业该如何选择？

一看云厂商的底层能力：是否在存储、服务器领域有优势，是否具备自主研发能力，整体的机制、运营模式、服务质量是否优质，稳定性如何等；
二看性价比：电商业务场景需要满足的弹性伸缩、存储于计算分离等需求，是否能通过更低的价格实现；
三看服务的持续性：包括网络性能、稳定性、安全性等方面。

“弹性扩容 + 存算分离”，解决电商的技术资源瓶颈

从资源到应用，端到端弹性扩容怎么做？

虽然云的确在成本、扩展、灵活性、快捷等方面有很大优势。但是，对云产品、云架构的灵活运用，是有一定技术门槛的。这时，如果可以根据实际业务需求按需进行存储和计算资源的弹性伸缩，就能使资源利用率大幅提升，也就是我们说的容器化改造。

从技术角度，容器化改造是对应用整体微服务架构改造，再容器化，这样做可以带来如下好处。

单独扩展：拆分为微服务后，可单独增加或缩减每个微服务的实例数量。
提升开发速度：各微服务之间解耦，某个微服务的代码开发不影响其他微服务。
通过隔离确保安全：整体应用中，若存在安全漏洞，会获得所有功能的权限。微服务架构中，若攻击了某个服务，只可获得该服务的访问权限，无法入侵其他服务。
隔离崩溃：如果其中一个微服务崩溃，其它微服务还可以持续正常运行。

整体应用容器化改造的流程包括 6 个步骤：应用分析、准备应用运行环境、编写开机运行脚本、编写 Dockerfile 文件、制作并上传镜像、创建容器工作负载。具体流程图如下：

在应用分析阶段，企业需要了解自身应用的运行环境和部署形态。运行环境包括操作系统、运行环境、依赖包，部署形态包括周边配置和自身配置。

在应用分析后，就需要准备好这些环境：

安装 Docker：应用容器化时，需要将应用构建为 Docker 镜像。您需要准备一台机器，并安装 Docker。
获取基础镜像版本名称：根据应用运行的操作系统，确定基础镜像。本例应用运行在 centos:7.1 操作系统中，可以在 dockerhub 中获取到基础镜像。
获取运行环境：获取运行应用的运行环境，以及对接的 MongoDB 数据库。

应用容器化时，一般需要准备开机运行的脚本，写作脚本的方式和写一般 shell 脚本相同。该脚本的主要目的是启动应用所依赖的软件，并且将需要修改的配置设置为环境变量。开机运行脚本与应用实际需求直接相关，每个应用所写的开机脚本会有所区别。请根据实际业务需求来写该脚本。

镜像是容器的基础，定制镜像时，一般使用 Dockerfile 来完成。Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的指令，每一条指令构建镜像的其中一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应该如何构建。制作完镜像后，每次应用的部署和升级即可通过镜像操作，减少了人工配置，提升效率。

最后，创建容器工作负载，在工作负载列表中可查看到运行中的工作负载。

以上容器化改造流程是基于华为云容器引擎 CCE 编写的，CCE 是基于开源 Docker 和 Kubernetes 的企业级容器服务，提供企业级容器应用管理服务，支持 Kubernetes 社区原生应用和工具，可以简化云上自动化容器运行环境搭建。企业在使用 CCE 后，可以实现多云和混合云管理，也可灵活使用和管理本地和云端资源。

通过存算分离，让每个 Bit 成本最优

随着一次又一次的大促活动，电商企业积累了越来越多的数据，需要激发更多的数据价值变现。此外，实时推荐等智能化运营的兴起、购物体验持续优化的探索，也促使企业的数据处理架构，不仅仅限制于解决分析性能的问题，还要向着满足海量数据高效存储的转变。

企业通常采用的模式，是按阶段购买服务器，服务器数量不断累加但也在不断淘汰。在这个过程中，会出现一些问题，比如计算性能跟不上数据增长速度，分批购买的服务器因型号、容量的不同导致维护困难，面对流量波峰波谷却无法实现弹性，这些都严重影响业务的增长。

在大促期间，传统大数据存算一体的方案的局限性具体表现为：

计算存储资源需求不均衡时，导致大量资源浪费；
本地 HDFS 一般采用三副本冗余机制，磁盘利用率仅为 33%；
计算存储耦合的的封闭架构难以向数据湖和大数据云化的方向演进。

如果让存储和计算分离，以上问题都可以得到解决，在运算固定的情况下，存储还可以实现增长。此外，存算分离还可以实现不同业务间的授权，也可以避免因重复利用而消耗的成本。

存储和计算分离是近几年值得关注的新技术。它不但能节约成本，还可以让资源根据业务需求弹性伸缩。为此，华为云推出了基于云服务的存算分离架构，据说可以大幅提升集群资源利用率，使综合分析成本可降低 50% 以上。

存算分离 + 鲲鹏 = 结构化提升性价比

大数据计算都是分布式计算，华为的经验是先降低单位计算成本，再结合现在的鲲鹏或是 ARM 处理器。ARM 具有多核的优势，一般在手机里面可能是 8 核，在服务器芯片变成 128 核。在大数据运算过程中，处理器核数越多，大数据运算越有效。

此外，大运算可以分裂成很多的小运算，在核数足够多的情况下可以很大程度上提升大数据的运算能力。加之 ARM 是国产化，在成本和耗电方面比 X86 更有优势。

那么，在整体性能提升方面，华为云的“存算分离 + 鲲鹏”是怎么实现的？

首先，要降低数据准备时间。华为的智能数据湖方案中，是采用 Schema-on-read 模式，让数据实时入湖，直接基于原始数据分析；同时，采用增量式分析，小批分次持续分析。更重要的是，通过存储和计算解耦、计算按需弹性伸缩，有效支撑业务波峰波谷，更快完成计算。

华为云“存算分离 + 鲲鹏”大数据云服务采用计算存储分离架构，存储基于华为云对象存储实现 11 个 9 的高可靠，无容量限制，可以支撑企业数据量持续增长；同时，计算资源可以支持 0~N 弹性扩缩。

计算存储分离后，通过华为自研 Carbondata 对数据进一步优化组织，实现基于数据湖的事务管理（据说是业内首创），支持流数据自动去重、避免遗漏，支持数据增删改，并实现最高隔离级别的 ACID，结合智能多维索引，基于业务感知的软件缓存技术，实现数据访问进一步加速。

其次，通过软硬件结合提升性能。性能提升的另一个方向是软硬件结合、垂直优化，华为鲲鹏处理器具有多核高并发能力，再结合自研 EulerOS，可以提供多类型优化，如 JDK，软件多实例绑核，RoCE 网络加速，加解密、压缩等热点函数硬件加速，充分释放硬件算力。如此一来，在性能相当情况下，成本下降 30%，为大数据用户提供更高性价比的智能数据湖。

不仅如此，华为云走的是开放生态路线。华为云智能数据湖完全兼容开源原生接口，可以兼容全部的主流大数据生态，这样一来，企业在平滑迁移上云的过程中就不需要做任何改造。

在华为云看来，基于鲲鹏算力和架构，为企业提供了适用于当前大数据应用的性价比较好的解决方案，同时，基于高并发性能的鲲鹏算力，华为云也已形成自己独特的竞争优势。

据了解，目前，华为云已经将这样的方案落地到游戏电商、直播、游戏等行业，并且能够满足拥有互联网基因的企业大数据应用场景。实则，以为各位提供了一个更佳的云上新“武器”，等你来尝试。

创新，从这里开始

我国拥有全世界最大规模的电商市场，在新基建风口下，电商平台、移动支付、直播带货、快速物流等新业态，正在顺势生长。电商企业的发展思考也可以反推到互联网行业的每一家企业。

华为公司副总裁、华为云业务总裁郑叶来，不久前曾表示：

在“新基建”时代下，算力成为新的生产力，数据成为新的生产要素，云、AI（人工智能）、5G 则是新的生产工具，而华为基于丰富的行业实践经验和资深数字化实践，可以为合作伙伴提供更优质的服务。

华为近几年持续加大在云、5G、计算等相关领域的投入，2019 年，华为在泛计算行业进行了大量的投入和布局，华为首次发布了“鲲鹏 + 昇腾”的计算战略，重磅发布“有所为、有所不为”的商业策略，并且构建开放的计算产业生态。

同时，华为还整合了存储、计算及云服务相关组织，成立了 Cloud&AI BG，即云与计算业务部，成为继运营商业务、企业业务和消费者业务之外的第四大业务，通过对资源和组织的整合从芯片到数据中心、从硬件到软件、从 IT 基础设施到云服务、从边缘计算到云计算，将资源全部集结，将华为云打造成业界率先拥有全栈能力的云，为新基建时代的底层创新提供组织和人才保证。

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不久前，华为云发起 5G+X 联创营计划，围绕云、AI、5G，联合各行各业的合作伙伴，共同在新的机遇中找到各自的定位，在联创生态下发挥各自的价值，激发企业的 5G 创新活力，帮助企业降本增效。目前，5G+X 联创营计划已经扬帆起航，正在面向全国各行业技术管理者征集力量，未来将会持续举办 5G+X 创新活动，如果您想加入进来，请添加小助手具体咨询，微信号 MHW19931114。

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