《云原生虚拟化技术》课件

云原生虚拟化技术云原生虚拟化技术是现代云计算基础设施的核心组成部分，它将传统虚拟化技术与云原生理念相结合，为企业提供更加灵活、高效、安全的计算资源管理解决方案本课程将深入探讨云原生虚拟化的技术原理、实践应用和发展趋势课程概述1课程目标与学习内容2虚拟化技术在云计算中的核心地位掌握云原生虚拟化的核心概念、技术架构和实践方法，理解传虚拟化技术是云计算基础设施统虚拟化向云原生转型的必要的基石，为资源池化、弹性扩性和实施路径展和多租户隔离提供技术支撑3云原生虚拟化的发展趋势从传统虚拟化向云原生虚拟化演进，融合容器和虚拟机优势，实现更加灵活的工作负载部署模式第一部分虚拟化基础知识虚拟化基础技术演进了解虚拟化技术的基本原理和核深入了解虚拟化技术从早期分时心概念，掌握虚拟机监控器的工系统到现代云原生虚拟化的发展作机制历程架构分类学习不同虚拟化架构的特点、优势和适用场景，为实际应用选型提供依据什么是虚拟化技术硬件平台多虚拟机运行在单一物理硬件平台上同时运行多个相互独立的虚拟机，每个虚拟机拥有独立的操作系统和应用环境资源共享与隔离机制通过虚拟化层实现硬件资源的动态分配和安全隔离，确保不同虚拟机之间互不干扰提高硬件利用率和灵活性显著提升服务器硬件利用率，降低基础设施成本，同时增强系统的IT可扩展性和可维护性虚拟化技术的发展历程1早期分时系统年代大型机开始使用虚拟化技术，实现多用户共享计算资1960IBM源，奠定了现代虚拟化的理论基础2服务器虚拟化兴起年代等公司推动服务器虚拟化普及，解决了服务2000VMware x86器利用率低的问题3云计算时代的虚拟化演进年代云计算兴起，虚拟化技术成为云基础设施核心，支撑弹性2010计算和按需服务4云原生虚拟化的诞生近年来容器技术与虚拟化融合，形成云原生虚拟化，适应微服务和发展需求DevOps虚拟化的核心概念虚拟机与容器虚拟机监控器虚拟机提供完整的操作系统隔离，容器实现是虚拟化的核心组件，负责管理Hypervisor轻量级应用隔离，两者在云原生环境中互补物理硬件资源分配和虚拟机生命周期共存快照与迁移资源池与动态分配支持虚拟机状态快照和在线迁移，提高系统将物理资源抽象为资源池，根据业务需求动可用性和维护便利性态分配、内存、存储和网络资源CPU虚拟化架构分类全虚拟化半虚拟化硬件辅助虚拟化操作系统级虚拟化客户操作系统无需修改即可客户操作系统需要修改以配利用或在操作系统内核层面实现隔Intel VT-x AMD-V运行，虚拟机完全不知道自合工作，通过等硬件虚拟化扩展，在硬件离，多个用户空间实例共享Hypervisor己运行在虚拟化环境中通直接与虚拟化层通信，减层面支持虚拟化，显著提升同一内核，典型代表是容器API过二进制翻译技术实现指令少性能损耗性能技术转换性能优于全虚拟化接近原生性能资源开销最小•••完全兼容现有操作系统•需要修改客户依赖硬件支持启动速度最快•OS••性能开销相对较大•兼容性相对有限现代虚拟化主流方案隔离程度相对较低•••适用于遗留系统迁移•主流虚拟化技术对比技术方案架构类型性能特点应用场景成熟稳定，企业传统数据中心，VMware Type-1级功能丰富企业私有云vSphere Hypervisor与深环境，Microsoft Type-1Windows Windows度集成混合云Hyper-V Hypervisor内核模块开源免费，性能公有云，开源云KVM Linux优异平台微内核架构安全性高，支持云服务提供商，Xen半虚拟化安全敏感环境容器级虚拟化轻量级，快速启微服务，云原生Docker OS动应用虚拟化技术详解Xen支持的计算机架构支持、和架构，为不同硬件平Xen IntelIA-32x86-64ARM台提供统一的虚拟化解决方案，适应多样化的部署需求运行模式支持全虚拟化和半虚拟化两种模式，可根据客户操作系统特点和性能要求选择最适合的运行方式架构特点与优势Xen采用微内核架构设计，作为特权域管理硬件资源，Domain0提供出色的安全性和稳定性，广泛应用于云服务提供商虚拟化技术详解KVM基于内核的开源解决方案Linux直接集成在内核中，将转换为，KVM LinuxLinux Type-1Hypervisor充分利用的成熟生态系统和硬件驱动支持Linux框架作为后端驱动VirtIO通过半虚拟化框架提供高性能的网络、存储和其他设备虚VirtIO I/O拟化，显著减少虚拟化开销在云原生环境中的应用KVM作为、等云平台的默认虚拟化引擎，OpenStack Kubernetes在云原生基础设施中发挥核心作用KVM第二部分云原生概念与基础云原生应用构建在云基础设施之上的现代应用容器化技术应用打包和部署的标准化方式微服务架构分布式系统设计的核心理念文化DevOps开发运维一体化的工作模式云原生的定义与特征云原生计算基金会定义微服务、容器化、文化DevOps定义云原生技术为构建CNCF和运行可弹性扩展应用的方法，采用微服务架构分解复杂应用，包括容器、服务网格、微服务、使用容器技术实现应用打包和不可变基础设施和声明式部署标准化，推行文API DevOps化加速软件交付声明式与基础设施即代码API通过声明式配置管理应用和基础设施状态，实现基础设施即代码，提高运维自动化水平和系统可靠性云原生应用的要素12基础要素运行要素维护要素基准代码一份代码库，多份部署构建发布运行严格分离构建和运行可处理性快速启动和优雅终止•••依赖显式声明和隔离依赖开发生产一致性保持开发、预发布、••无状态进程以无状态进程运行应用线上环境一致配置在环境中存储配置••日志把日志当作事件流支撑服务把支撑服务当作附加资源••端口绑定通过端口绑定提供服务•管理进程后台管理任务当作一次性•并发通过进程模型进行扩展进程运行•云原生技术栈概览容器运行时、等提供容器生命周期管理containerd CRI-O容器编排作为事实标准的容器编排平台Kubernetes服务网格、提供服务间通信治理Istio Linkerd监控与可观测性、等提供全方位监控Prometheus Jaeger基础Kubernetes核心组件与架构容器编排平台包含、、API Serveretcd Controller自动化容器部署、扩展和管理的开源平、等核心组件，采Manager Scheduler台，是云原生生态系统的核心组件用架构Master-Node资源对象云原生应用基础设施、、、Pod ServiceDeployment为云原生应用提供统一的运行时环境和等资源对象定义应用的期望ConfigMap管理接口，支持多云和混合云部署状态第三部分云原生虚拟化技术23技术融合核心优势容器与虚拟机两种技术的深度融合安全性、隔离性、性能的三重保障1统一平台一个平台管理多种工作负载类型云原生虚拟化的定义传统虚拟化与云原生虚拟化的区别传统虚拟化以基础设施为中心，云原生虚拟化以应用为中心，更加注重敏捷性和可扩展性容器与虚拟机的融合结合容器的轻量级和虚拟机的强隔离特性，为不同工作负载提供最适合的运行环境轻量级虚拟化与安全隔离在保持虚拟机级别安全隔离的同时，实现接近容器的启动速度和资源效率云原生虚拟化关键技术KubeVirt KataFirecrackerContainers在开源的微Kubernetes AWS中运行虚拟机的轻量级虚拟机容虚拟机技术，专解决方案，实现器运行时，提供为无服务器计算容器和虚拟机的容器的易用性和和容器工作负载统一管理虚拟机的安全性设计gVisor开源的Google应用内核，通过用户空间内核提供强隔离的容器运行时深入剖析KubeVirt原生的虚拟机管理Kubernetes作为的扩展，使用自定义资源定义（）来KubeVirt KubernetesCRD管理虚拟机，实现与相同的管理体验Pod架构与工作原理由、、和等组virt-api virt-controller virt-handler virt-launcher件组成，每个虚拟机运行在专用的中Pod虚拟机资源定义与生命周期管理通过和资源对象定义虚拟VirtualMachine VirtualMachineInstance机规格，支持创建、启动、停止、迁移等操作在集群中部署与使用K8s通过模式部署，与现有工具链无缝集成，支持Operator Kubernetes、等标准工具kubectl Helm详解Kata Containers轻量级虚拟机与兼容性安全隔离与性能优化OCI实现了（开放容器倡议）规范，可以作为、每个容器运行在独立的虚拟机中，提供硬件级别的隔离，防止容器逃逸攻击Kata ContainersOCI Docker、的运行时替代品，无需修改现有容器工作流程轻量通过优化的内核和最小化的，减少内存占用和提升性能，同时containerd CRI-O Guest OS I/O级虚拟机启动时间通常在毫秒以内，接近容器的启动速度支持等技术加速文件系统操作150virtio-fs架构组件与运行机制与的集成Kubernetes包含、、和等核心组通过机制与集成，可以在同一集群中混合运行普kata-runtime kata-agent kata-proxy kata-shim RuntimeClassKubernetes件运行在虚拟机内，与容器引擎交互，通容器和容器支持级别的运行时选择，满足不同安全级别的工作kata-agent Guestkata-runtime KataPod通过或串口通信实现与的协调负载需求VSOCK HostGuest虚拟化集群资源自动供给技术原理工作流与自动化部署基于声明式的集群管理ClusterAPI GitOpsAPI使用风格的集成实践，将集群配置存储在通过、、Cluster APIKubernetes GitOpsCluster MachineMachineSet和模式来管理集群生命周期通过声仓库中，通过进行变更等自定义资源定义集群拓扑控制器模API GitPull Request明式配置定义集群规格，控制器自动处管理、等工具监控仓式确保实际状态与期望状态一致，自动Flux ArgoCDGit理集群的创建、升级和删除操作库变化，自动同步集群状态处理节点故障和替换支持多种基础设施提供商，包括、实现基础设施配置的版本控制、审计追支持集群模板化和批量管理，简化多集AWS、、等，踪和回滚能力，提高运维效率和系统可群环境的运维复杂度Azure GCPVMware vSphere实现跨云平台的集群管理标准化靠性虚拟化模式K8s inPod多层虚拟化架构设计内运行完整的集群Pod Kubernetes安全隔离机制虚拟机级别的强隔离保护资源管理与调度策略细粒度的资源分配和调度容器化基础标准容器技术作为基础层虚拟化网络技术软件定义网络实现网络控制与数据转发分离，提供可编程的网络管理能力SDN网络虚拟化与NFV通过软件实现传统网络功能，降低硬件依赖网络插件Kubernetes插件为容器提供网络连接和策略管理CNI多集群网络与服务发现4跨集群的网络互通和统一服务发现机制第四部分云原生虚拟化应用实践算力网络云原生化一体化开发环境传统算力网络向云原生架构转型，提升基于云原生虚拟化构建标准化、自动化资源利用率和服务敏捷性的开发测试环境安全架构设计资源优化实践多层次安全防护体系保障云原生虚拟化通过虚拟化技术大幅提升硬件资源利用环境安全率和集群密度算力网络云原生化算力网络面临的挑战传统算力网络存在资源利用率低、部署周期长、运维复杂度高等问题需要向云原生架构转型以适应数字化转型需求异构资源管理统一管理、、等异构计算资源，通过扩展CPU GPUFPGA Kubernetes实现智能调度和负载均衡，最大化资源利用效率分布式服务协调基于服务网格技术实现分布式服务间的协调通信，提供服务发现、负载均衡、故障转移等能力微服务架构下的算力调度将传统单体算力服务拆分为微服务，实现更细粒度的资源调度和弹性扩展，提高系统整体性能和可维护性磐基磐舟一体化开发环境基于云原生虚拟化的开发环境构建标准化的云原生开发环境，集成开发工具链、测试框架和部署管道，为开发团队提供一致的开发体验支持多种编程语言和框架，实现开发环境的快速provisioning虚拟化集群供给K8s通过虚拟化技术在单一物理集群上创建多个隔离的开发集群，每Kubernetes个团队或项目拥有独立的集群环境支持集群模板化和自动化部署，大幅降低环境准备时间一体化开发流程优化集成代码管理、持续集成、自动化测试、部署发布等全流程工具，实现从代码提交到生产部署的自动化流水线提供统一的开发者门户和监控dashboard开发效率提升案例某大型互联网公司采用该方案后，开发环境准备时间从天缩短至2-3分钟，环境一致性问题减少，开发效率整体提升以上3090%40%资源利用率对比分析云原生虚拟化安全架构多层安全防护设计构建从硬件到应用的多层安全防护体系，包括硬件、虚拟化层隔离、TPM操作系统安全加固、容器运行时安全和应用层安全策略级出入双向白名单控制Pod实现细粒度的网络访问控制，每个都有独立的入站和出站白名单规则，Pod基于身份验证和授权机制进行访问控制内核级隔离机制利用命名空间、和安全模块实现进程级隔离，结合虚拟机技Linux cgroups术提供硬件级别的安全边界统一开发网关与访问控制部署统一的网关处理所有外部访问请求，集成身份认证、授权、审计和API流量控制功能，确保安全合规异构硬件资源支持架构适配架构优化异构混合调度策略资源池统一管理ARM X86全面支持架构处理充分利用和最新处智能识别工作负载特性，自将不同架构的硬件资源抽象ARM64Intel AMD器，针对生态优化容器理器特性，包括指令集、动选择最适合的硬件架构为统一的资源池，通过标签ARM AVX镜像和虚拟化组件利用硬件虚拟化扩展、安全特性实现跨架构的负载均衡和故和选择器机制实现精确调度架构的能效优势，在边等针对不同世代处理器进障转移，提供统一的管理接支持资源配额管理和多租户ARM缘计算和场景中发挥重要行性能调优口隔离IoT作用硬件加速特性利用工作负载智能匹配统一资源抽象层•••兼容主流处理器•ARM拓扑感知调度跨架构负载均衡标签化资源管理•NUMA••优化的容器镜像•ARM亲和性优化统一资源池管理多租户资源隔离•CPU••能效比显著提升•案例分析中国移动算力网络实践1项目背景与需求中国移动面临网络部署、边缘计算扩展和数字化转型的挑战，需要构建5G高效灵活的算力网络基础设施支撑业务发展2云原生虚拟化技术选型选择作为虚拟机管理平台，结合提供安全隔离，KubeVirt KataContainers采用构建服务网格实现微服务治理Istio3实施过程与难点突破克服了传统网络功能迁移、性能优化、运维流程改造等挑战，建立了完整的云原生运维体系和监控告警机制4成果与效益分析资源利用率提升，新业务上线时间缩短，运维效率提升，为60%70%50%网络切片和边缘计算提供了强有力的基础设施支撑5G第五部分技术深度剖析虚拟调度内存虚拟化CPU深入分析调度算法和性能优化策略内存管理机制和优化技术详解vCPU设备虚拟化存储虚拟化I/O设备直通和硬件加速技术分布式存储和数据持久化方案虚拟调度与优化CPU模型与物理映射vCPU CPU虚拟采用时间片轮转和优先级调度算法，通过将调度到物理核心上执行支持与的、和映射模式，根据工作负载特性CPU HypervisorvCPU CPUvCPU pCPU1:1N:11:N选择最优映射策略亲和性NUMA架构下，优化虚拟机的和内存分配策略，确保访问本地节点的内存，减少跨节点内存访问延迟，提升整体性能表现Non-Uniform MemoryAccess CPUvCPU NUMA缓存优化策略CPU通过亲和性绑定、智能调度算法和缓存感知技术，最大化、、缓存的命中率避免缓存颠簸和问题，提高执行效率CPU L1L2L3false sharingCPU超线程技术利用合理配置超线程资源分配，根据应用特性决定是否启用超线程对于计算密集型应用禁用超线程，对于密集型应用启用超线程以提高吞吐量I/O内存虚拟化技术内存过度使用大页内存技术允许分配给虚拟机的内存总量超过物理内存大技术使用或的大页面替代默认的页面，减少Memory OvercommitHuge Page2MB1GB4KB TLB小通过内存去重、压缩和机制实现内存资源的高效利用（）缺失，提高内存访问性能特别适用swap KSMTranslation LookasideBuffer（）技术可以合并相同的内存页，显著减少于内存密集型应用和大型数据库工作负载Kernel Same-page Merging内存占用内存气球透明大页机制允许动态回收虚拟机未使用的内存通自动将小页面合并为大页面，无需应用程序修改Memory BalloonHypervisor TransparentHuge Pages过在中安装驱动，可以在运行时调整虚拟机的内存大小，即可享受大页内存的性能优势内核自动管理大页的分配和回收，简化了大GuestOSballoon实现内存资源的弹性分配页内存的使用存储虚拟化技术存储池与卷管理软件定义存储存储接口CSI通过存储池技术将物理存储将存储硬件和软件解耦，SDS ContainerStorage资源抽象为统一的存储资源通过软件定义存储策略和管标准化了容器存储Interface池，支持动态卷分配和扩容理逻辑、接口，支持块存储、文件存Ceph GlusterFS、等技术提供快照、等分布式存储系统提供高可储和对象存储动态卷供给、LVM ZFS克隆和数据保护功能用和可扩展的存储服务快照和克隆等高级特性简化了存储管理持久化存储与数据保护提供数据备份、恢复和灾难恢复能力通过跨区域复制、增量备份和时点恢复技术确保数据安全和业务连续性设备虚拟化I/O设备模拟与半虚拟化设备模拟通过软件完全模拟硬件设备行为，兼容性好但性能开销大半虚拟化设备如提供了高性能的接口，需要安装特殊驱动程序来配合工virtio I/O GuestOS Hypervisor作技术SR-IOV允许设备被多个虚拟机共享，同时保持接近Single RootI/O VirtualizationPCIe原生的性能每个虚拟机获得独立的，直接访问硬件资源，绕过Virtual Function的软件层Hypervisor数据平面加速DPDK提供用户空间的高性能网络库，绕过内核网Data PlaneDevelopment KitI/O络栈，直接在用户空间处理网络数据包特别适用于需要低延迟和高吞吐量的网络功能虚拟化场景虚拟化与加速器GPU AI虚拟化技术支持多个虚拟机共享资源，通过时分复用或空间分割实GPU GPU现资源的精细化分配、等技术为和GPU NVIDIAvGPU AMDMxGPU AI机器学习工作负载提供硬件加速能力第六部分性能优化与最佳实践性能调优全方位的性能优化策略和方法1高可用性2容错和自动恢复机制设计可观测性监控、日志和追踪体系建设自动化运维和最佳实践DevOps GitOps云原生虚拟化性能调优资源分配策略优化网络性能优化技术存储性能调优方法内存调优参数CPU/基于应用特性和负载模式优使用高性能插件如选择适合的存储类型和访问调整内核参数、虚拟化参数CNI化、内存、存储资源分、优化网络性模式，优化队列深度和调和应用参数实现最优性能CPU CiliumCalico I/O配采用垂直自动扩展能启用网络策略进行流量度算法使用本地存储和分包括频率调节、内存压Pod CPU器（）和水平自动控制，使用实布式存储混合部署策略缩、垃圾回收等参数优化VPA PodService Mesh扩展器（）实现动态资现服务间通信优化HPA存储类型选择策略内核参数调优••源调整插件性能对比选择•CNI调度器优化虚拟化参数配置•I/O•和•CPU requestslimits网络策略精细化配置•缓存层优化配置应用级别优化••精确配置负载均衡算法优化•内存分配策略优化•等级合理设置•QoS高可用性架构设计虚拟机和容器的自动恢复实现故障检测和自动恢复机制，包括健康检查、重启策略和故障转移的自愈能力结合虚拟机的高可用特性，提供多层次的故障恢复保障Kubernetes2跨节点迁移与负载均衡支持虚拟机和的在线迁移，实现零停机维护智能负载均衡算法根据资源使Pod用情况和网络拓扑优化工作负载分布，避免单点故障多区域部署策略采用多可用区和多地域部署架构，通过跨区域数据复制和流量分发实现灾难恢复使用或管理工具统一管理分布式集群Federation Multi-cluster灾备与恢复机制建立完整的备份和恢复体系，包括数据备份、配置备份和应用状态备份实现（恢复点目标）和（恢复时间目标）的精确控制RPO RTO监控与可观测性分布式监控架构1构建基于的多层监控体系，覆盖基础设施、平台和应用层面Prometheus日志聚合与分析使用或技术栈实现日志的统一收集、存储和分析ELK EFK分布式追踪技术通过或实现请求在微服务间的端到端追踪Jaeger Zipkin告警与自动修复策略智能告警规则配置和基于机器学习的故障预测与自动修复。