万字解开云体育- 开云体育官方网站- APP 最新2025读：小红书是怎么用云的？

2025-05-14 11:47:13　　点击量：

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　　小红书深度参与了Koordinator社区的建设。在Koordinator开源初期，小红书就积极参与了方案讨论，并发现其资源模型抽象和QoS策略与小红书的思路一致，因此结合自身的具体场景进行了探索并参与社区代码提交。与其他开源架构相比，Koordinator底层构建了一个可插拔、可扩展的体系。基于这一特点，小红书并未完全照搬其架构，而是选择性地使用了部分组件或借鉴了其部分能力，并结合自研成果和内部积累的开源能力进行了整合。

　　小红书早期就一直持续数月定期参与社区会议，并结合自身落地场景参与了技术方案设计。特别是离线混部、大数据生态融合等领域，资源画像和数据预测能力的早期proposal，均由小红书提供了场景和idea，并与阿里云社区开发者共同讨论实现路径。这种合作也催生了意料之外的“共鸣”：Koordinator开源团队也从小红书提出的Proxy组件方案中发现双方对架构设计理念和资源模型的理解竟高度一致，随即开放核心模块的代码共建。

　　在混部的情况下，首先需要确认的是资源供给方式。早期，小红书的许多业务在一定程度上将Pod和虚拟机绑定在一起。一台机器上通常只部署一到两个应用，导致迁移成本高、弹性差，并且由于负载特性相似，对资源的诉求同质化严重，比如流量到来后在某个时间这些业务同时将CPU打高，容易出现资源共振问题，影响系统稳定性。因此，要在同一节点上对不同业务进行混部，并为业务提供弹性和性能缓冲的空间非常有限。

　　小红书主力使用的是64核的VM与192核的整机规格服务器，其中整机规格的服务器作为大Node使用时，小红书能够直接掌控从CPU、内存到缓存的全量硬件资源，避免跨租户资源争抢导致的性能抖动。在推进“大Node、小Pod”策略时，这相当于提供了一种极限规格的大型计算节点能力。

　　一是传统的VM由于虚拟化开销，会丢失部分内存带宽和Cache资源的隔离能力。而CIPU架构保留了这些能力，也能够接入VPC网络、云盘及访问大数据EMR系统的能力。这种特性使得服务器在保持云计算灵活性的同时，也能提供精细化的资源控制能力，包括内存带宽和L3Cache的调优，从而更好地适配大规模混部场景。

　　二是ECSAMD实例处理器在第八代升级中，将内存通道数从8个扩展到12个，并提升了内存速率，使得数据吞吐能力显著增强。同时，这代处理器还采用了先进工艺实现了硬件微架构上比如CPU内核密度、io等多方面的提升。除硬件外，在指令方面，不仅兼容了AVX512同时还支持了bf16，使得在高并发、大规模计算任务下，系统能够保持更高的稳定性和效率。

　　在AI和大规模弹性场景下，单集群规模扩大会导致资源膨胀，对控制面和数据面提出更高要求。节点数增至5000时，控制面压力显著增加，表现为内存与CPU消耗成倍增长，以及APIServer稳定性问题——控制面需缓存全部数据面资源信息，导致资源占用远高于常规集群。ACK针对控制面组件实施多项优化：

　　当我们回望阿里云弹性计算15年技术演进轨迹，这条路径清晰勾勒出云计算与时代需求的同频共振——从早期助力传统企业叩开互联网大门，到深度陪伴互联网企业完成从业务上云到架构云原生化的蜕变，直至今日成为AI时代算力革命的核心基础设施。这场持续升级的底层逻辑，始终围绕“让算力服务于业务价值”展开：在基础资源层构建兼具弹性扩展能力与极致性能的算力矩阵(如ECSAMD实例提供的高性能算力选项)，在调度管理层打造覆盖“算力供给-资源调度-应用交付”的全链路闭环(如容器服务ACK实现的高效应用管理)，形成支撑企业数字化转型的技术底座。

　　从虚拟化技术的突破到智能混部调度，每一次技术跨越都是在践行“降低用云门槛”的普惠理念。在AI重塑产业的当下，阿里云弹性计算将继续与客户并肩同行，不止是为AI企业提供支撑大模型训练、智能推理的澎湃算力，更是技术演进的同路人。在持续迭代的架构创新中为企业打开业务增长的新空间，让云计算真正成为跨越时代的技术核心纽带。