(Ampere 計算系列文章之加速云計算，第一部分)

傳統(tǒng)上，部署 Web 應用意味著在公司企業(yè)數(shù)據(jù)中心中，使用基于 x86 架構(gòu)的服務器運行大型單體應用。將應用遷移到云端消除了過度配置數(shù)據(jù)中心的需要，因為云資源可以根據(jù)實時需求進行分配。同時，向云端的遷移也意味著向組件化應用（也稱為微服務）的轉(zhuǎn)變。這種方法允許應用輕松擴展到可能數(shù)萬甚至數(shù)百萬用戶。

采用云原生方法，應用可以在云端完全運行并充分利用云的獨特功能。例如，使用分布式架構(gòu)，開發(fā)人員可以通過創(chuàng)建更多應用組件實例來無縫擴展，而不是運行越來越大的應用，這很像添加另一個應用服務器而不必添加另一個數(shù)據(jù)庫。許多大型公司（例如 Netflix、維基百科等）已經(jīng)將分布式架構(gòu)提升到一個新的水平，即將應用分解成獨立的微服務。這樣做簡化了設計、部署和負載平衡的規(guī)模。有關分解單體應用的更多詳細信息，請參閱《鳳凰項目》，有關開發(fā)云原生應用的最佳實踐，請參閱《十二要素應用》。

x86 超線程的低效

傳統(tǒng)的 x86 服務器基于通用架構(gòu)構(gòu)建，該架構(gòu)主要用于個人計算平臺，用戶需要能夠在單個 CPU 上同時執(zhí)行各種不同類型的桌面應用。由于這種靈活性，x86 架構(gòu)實現(xiàn)了對桌面應用有用的高級功能和容量，但許多云應用并不需要這些功能。然而，在基于 x86 的云上運行應用的公司仍然必須為這些功能付費，即使他們不使用這些功能。

為了提高利用率，x86 處理器采用超線程技術，使一個核心能夠運行兩個線程。雖然超線程允許更充分地利用核心容量，但當核心的資源過度使用時，它也可能允許一個線程影響另一個線程的性能。具體來說，每當這兩個線程爭用相同的資源時，這都會給操作帶來顯著且不可預測的延遲。當您不知道（并且無法控制）它將與哪個應用共享核心時，很難優(yōu)化應用。超線程可以被認為是同時試圖支付賬單和觀看體育比賽。賬單需要更長時間才能完成，而且您并沒有真正欣賞比賽。最好通過先完成賬單，然后專注于比賽，或者將任務分配給兩個人（其中一個人不是足球迷）來分離和隔離任務。

超線程還會擴大應用的安全攻擊面，因為另一個線程中的應用可能是試圖進行側(cè)信道攻擊的惡意軟件。保持不同線程中的應用彼此隔離會在處理器級別引入開銷和額外延遲。

云原生優(yōu)化

為了提高效率和設計簡易性，開發(fā)人員需要專為高效處理其特定數(shù)據(jù)（而不是其他所有人的數(shù)據(jù)）而設計的云資源。為此，高效的云原生平臺可以加速云原生應用的典型操作類型。為了提高整體性能，云原生處理器提供了更多旨在優(yōu)化微服務執(zhí)行的核心，而不是構(gòu)建需要超線程來執(zhí)行越來越復雜的桌面應用的更大核心。這導致更一致和確定的延遲，支持透明擴展，并避免了超線程帶來的許多安全問題，因為當應用在其自己的核心上運行時，它們自然會被隔離。

為了加速云原生應用，Ampere 開發(fā)了 Altra 和 Altra Max 64 位云原生處理器。在一個單一 IC 上提供高達 128 個核心的前所未有的密度，單個 1U 機箱配備兩個插槽，可以在單個機架中容納多達 256 個核心。

Ampere Altra 和 Ampere Altra Max 核心圍繞 Arm 指令集架構(gòu) (ISA) 設計。雖然 x86 架構(gòu)最初是為通用臺式機設計的，但 Arm 已經(jīng)從嵌入式應用的傳統(tǒng)發(fā)展而來，在嵌入式應用中，確定性行為和功耗效率更受關注。從這個基礎出發(fā)，Ampere 處理器專為功耗和核心密度是重要設計考慮因素的應用而設計?？偟膩碚f，Ampere 處理器為許多云原生應用提供了極其高效的基礎，從而實現(xiàn)了高性能、可預測且一致的響應能力以及更高的功耗效率。

對于開發(fā)人員而言，Ampere 處理器實現(xiàn) Arm ISA 事實意味著已經(jīng)存在廣泛的軟件和工具生態(tài)系統(tǒng)可用于開發(fā)。在本系列的第二部分中，我們將介紹開發(fā)人員如何將現(xiàn)有應用無縫遷移到領先 CSP 提供的 Ampere 云原生平臺，以立即開始加速其云操作。

云原生的優(yōu)勢

在云原生平臺上運行的一個關鍵優(yōu)勢是更低的延遲，從而帶來更一致和可預測的性能。例如，微服務方法與當前的單體云應用根本不同。因此，對于服務質(zhì)量和利用效率的優(yōu)化，也需要一種根本不同的方法，這并不奇怪。

微服務將大型任務分解成較小的組件。其優(yōu)勢在于，由于微服務可以專門化，因此它們可以提供更高的效率，例如與嘗試完成所有必要任務的更通用的單體應用相比，在操作之間實現(xiàn)更高的緩存利用率。但是，即使微服務通常每個組件使用的計算資源較少，但每一層的延遲要求也比典型的云應用嚴格得多。換句話說，每個微服務只獲得可用于完整應用的延遲預算的一小部分。

從優(yōu)化的角度來看，可預測且一致的延遲至關重要，因為當每個微服務的響應能力在超線程x86 架構(gòu)上的變化幅度與之一樣大時，最壞情況下的延遲是每個微服務的組合最壞情況的總和。好消息是，這也意味著，即使在多個微服務中實施微服務延遲的少量改進，也可以產(chǎn)生顯著的改進。

圖 1 說明了在像 Ampere Altra Max 這樣的云原生平臺上運行典型的云應用與 Intel IceLake 和 AMD Milan 相比的性能優(yōu)勢。 Ampere Altra Max 不僅提供更高的性能，而且提供更高的性能/瓦特效率。該圖還顯示了 Ampere Altra Max 如何具有優(yōu)于 Intel IceLake 的延遲（13%），以提供云原生應用所需的穩(wěn)定性能。

圖 1：與 Intel IceLake 和 AMD Milan 相比，Ampere Altra Max 等云原生平臺提供卓越的性能、功耗效率和延遲。

可持續(xù)性

即使是 CSP 負責處理其數(shù)據(jù)中心的功耗，許多開發(fā)人員也意識到公眾和公司利益相關者越來越關注公司如何解決可持續(xù)性問題。 2022 年，云數(shù)據(jù)中心估計占總數(shù)據(jù)中心功耗的 80%1。根據(jù) 2019 年的數(shù)據(jù)，預計到 2030 年數(shù)據(jù)中心的功耗將翻一番。

很明顯，可持續(xù)性對于云的長期發(fā)展至關重要，云行業(yè)必須開始采用更高效的能源技術。減少功耗也將降低運營成本。無論如何，今天率先減少碳足跡的公司將在此類措施成為強制性措施時做好準備。

表 1：與傳統(tǒng)的 x86 云相比，使用 Ampere 云原生平臺的云原生處理的優(yōu)勢。

Ampere 等云原生技術使 CSP 能夠繼續(xù)提高數(shù)據(jù)中心的計算密度（見表 1）。同時，云原生平臺提供了令人信服的性能/價格/功耗優(yōu)勢，使開發(fā)人員能夠降低日常運營成本，同時提高性能。

在本系列的第二部分中，我們將詳細介紹將現(xiàn)有應用重新部署到云原生平臺并加速您的操作所需的內(nèi)容。

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