“孙英男-B站大规模计算负载云原生化实践1”
在本次分享中，B站（Bilibili）的技术专家孙英男探讨了如何将大规模工作负载云原生化，以提升效率、弹性和可维护性。以下是相关内容的详细解析：
1. **容器计算平台概览**
B站的容器计算平台是整个云原生化实践的基础，它整合了多种计算任务，包括在线业务、离线批处理以及机器学习等。该平台支持各种微服务和富容器，如用于搜索和推荐的富容器，以及使用GPU进行在线推理的场景。平台还强调了统一的中间件服务，如服务发现、配置中心、消息队列等。
2. **微服务生命周期管理**
微服务架构是B站在线业务的核心，其生命周期管理涵盖从开发到部署的全过程。使用Kratos作为主要的微服务框架，支持HTTP和gRPC通信，并兼容Spring、Pleiades和bRPC等多框架场景。此外，通过一系列工具如Discovery、Paladin、Overlord、Akso、Databus和Notify来实现服务注册、配置管理、消息传递和追踪等功能。
- **服务发现**：通过Discovery组件，服务提供者能够注册自身，而服务消费者可以发现并调用所需服务。系统支持多个服务发现服务器的复制和保护机制，确保高可用性。
- **配置管理**：Paladin作为配置中心，提供动态配置更新能力，使服务能够快速响应环境变化。
- **消息队列与投递**：Databus和Notify负责消息的发布订阅，保证数据的实时同步和异步处理。
3. **离线批处理计算实践**
离线计算部分涉及视频转码、大数据MapReduce（MR）、Message Passing Interface（MPI）和深度学习训练等任务。这些任务通常需要强大的调度能力，B站的计算平台提供了这样的能力，能够有效地分配和管理资源，确保离线任务的高效执行。
4. **弹性容量管理**
面对全站在线业务，弹性容量管理至关重要。B站的云原生平台能够根据业务需求自动扩展和收缩资源，确保在流量高峰时能快速扩容，而在低峰期则节约成本。这包括对GPU资源的动态管理和优化，以满足在线推理的需求。
5. **统一PaaS平台-Caster**
Caster是B站的统一Platform-as-a-Service平台，它集成了上述的各种服务和工具，提供了一站式的解决方案，简化了开发和运维流程，提升了整体的开发效率。
6. **开源项目**
B站的云原生实践也体现了开源精神，Kratos框架和其他相关工具都在GitHub上开源，鼓励社区参与和协作。
总结，B站的大规模计算负载云原生化实践展示了如何利用容器、微服务和云基础设施来构建一个高效、灵活且可扩展的IT系统，以应对在线业务的挑战，同时推动技术创新和开源文化的发展。
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