在这个日新月异的时代里，数字化技术不断冲击着每一个行业，数字化时代全面的变革，影响着制造业的生产和运营方式。也正因如此，我们不断积极地探索，当前席卷全球的云原生被誉为数字创新的最短路径，它似乎给制造业企业提供了不同的创新方式。

为更好地了解云原生与制造的融合方式，作为云原生头部玩家的「Daocloud 道客」于 11 月 17 日举办了一场针对制造行业的云原生沙龙，为制造业企业分享云原生的前沿技术热点、在制造行业的实际落地场景及典型案例，为制造行业的云原生转型提供参考和借鉴。

01

数字变局

「DaoCloud 道客」 联合创始人兼首席技术官- 郭峰发表《数字变局，原生之道》主题演讲，郭峰提出企业面对风险和业务的不确定性时，需要提升对于敏捷的重视，特别在数字化技术和应用迭代如此高效的当下，敏捷的应用是现代化企业的必经之路。云原生是企业数字转型的基础，为各行各业提供可扩展的弹性 IT 相关服务，从而加快价值实现时间并降低成本。

为了更好理解云原生，郭峰现场举例了多云、边缘、信创还有 AI 大模型等更具象的落地场景。针对于最近火热的大模型进行了详细分享，现在每家企业似乎都希望有个懂自己的 ChatGPT，但是大模型的落地并不是一件容易的事。对于传统企业来说，其缺乏适应大模型的算力支撑，如分布式框架、算力供给等；并且还缺乏大模型相关的知识积累，目前，具有真实落地场景经验的算力人才在市面上是比较稀缺的；对算力的高效管理也是需要解决的问题，离散、静态的资源不能形成规模化，来灵活支持算力需求；如何把数据转化为知识也是需要思考的问题，高效导入大模型所需知识、向量库搭建、私有大模型如何训练等都是所面临的挑战。

大模型的训练为四个阶段「预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习」。其中第一部分预训练几乎要花费总训练时间的 99%，并且还会占用大量的计算资源。但是，开源预训练模型给了我们机会，基于开源预训练模型来进行微调，我们可以更快速、更易得地使用大模型，来落地到业务场景端。

我们有两种大模型应用路径，一种是大模型微调，让大模型具备专有知识，另一种是提示词微调，向大模型补充专有知识，通过 LLM 模型 + 向量数据库 + Prompt 流程进行落地应用。为了让大家更好地体验和应用大模型，「DaoCloud 道客」知识库一体机采用软硬一体化设计，可以帮助用户基于大模型的强大内容理解和生成能力，快速构建一个开箱即用的企业专有知识库平台，提供高效、准确的知识检索和问答服务，适用于企业知识管理、在线教育和智能客服等多种场景。在这个一体机上，我们支持多种大模型和 GPU 的适配，也搭载了 DaoCloud Enterprise 5.0 云原生应用云平台，可以更好的攻克大模型微调场景的核心技术挑战，不管是资源调度还是网络存储都可以更适合大模型的落地使用，也支持全信创的落地大模型应用。

对这场大模型的数字变局，我们希望帮助企业构建一个面向大模型的最佳实践，通过大模型的使用，识别出企业高质量的数据，再进行微调，然后进行持续优化迭代，在企业的应用现代化路上走得更快更稳。

02

容器技术使用体验

“我们在了解云原生的初始阶段会先熟悉 ‘容器’ 的概念，也会了解到容器化是实现云原生的重要手段，通过容器化，我们可以将应用程序及其依赖项打包成独立的、可移植的容器，从而实现了在不同环境中一致性的部署和运行，这也是很多企业实现云原生化的第一步重要台阶”，电气数科研发中心负责人-齐元帅在主题演讲中如是说。

齐总表示，在电气数科开发架构微服务化实践中，发现从单体架构向微服务架构演进过程中，微服务增加了运行环境的复杂性，开发环境、测试环境和生产环境无法保持一致，导致上真实生产环境的应用还是存在很大风险，而容器化正好可以解决这个问题，很大程度上促进了持续交付的效率。

在选择容器技术之后，会发现需要容器编排工具、容器镜像仓库、容器网络解决方案、容器存储解决方案等整个技术生态才能将容器能力发挥到最大。

在寻找这个技术生态的过程中，电气数科找到了「DaoCloud 道客」的云原生应用云平台 DaoCloud Enterprise。齐总表示，电气数科最早采用的时候还是 2.0 的产品版本，引入了微服务和分布式架构，将大型应用拆分为多个小型服务，实现服务的解耦和独立部署；据用户使用情况，拆分高频调用服务，动态分配资源，服务独立部署。

在后期完成了 DaoCloud Enterprise 3.0 版本的热升级，前端业务几乎无感知，没有发生生产事故，这样的技术迭代体验对于企业来说是非常棒的。

对于当下的电气数科来说，在运用了「DaoCloud 道客」的云原生应用云平台 DaoCloud Enterprise 之后，最直观的建设收益就是优化了资源利用、提高效率，通过容器技术共享宿主机的资源，从而减少了硬件资源的浪费，可以轻松地管理和维护应用的生命周期，在一定程度上完成了企业数字化转型降本增效的目标。当然随着技术迭代升级，齐总也提到对于容器安全性把控的持续关注和人工智能后续落地应用的期待。

03

企业数字底座

数字经济为制造业的生产提供了数字化技术，将智能化融入生产过程中，云原生应用云平台可以帮助企业分析生产过程中的数据，合理地分配生产要素，降低耗能，优化生产流程，推动制造业产业结构升级。「DaoCloud 道客」售前负责人王豪通过对客户案例的分享，更直观地让大家感受到了数字化的影响。王豪分享道，很多客户在做新技术架构落地的时候，更多地可能会从以下 3 个角度去考虑：

首先是效率，选云原生作为数字化路径最直接的优势就是提升效率，容器化的镜像封装可移植、开发过程的敏捷迭代到后续进化成 DevOps 开发运维一体化，会获得持续交付部署快、弹性计算、秒扩容等非常直接的提效体验。

其次是成本，每个企业都绕不开成本把控的问题，增效的同时最好还能降本，一个云原生平台可以支撑多个业务系统，甚至全部业务系统的运行，一次成本长期有效，保障系统的性能和安全性都能达到高标准，可以说是一个不可多得的好选择。目前，我们有客户已经上了 40 多个系统在「DaoCloud 道客」的云原生应用云平台上，来进行统一的管理和服务。

最后是质量，随着企业规模的升级，对应的集群规模、微服务数量都会有指数级的增长，运行状态的可观测性、故障发生后的自愈能力，容灾备份集群的迁移能力等都是落地场景里真实需要的，做好这一块的支持工作，保障系统高质量运行对用户而言是非常重要的。

只有满足以上 3 个角度的要求，企业才更愿意走这条需要时间磨合的数字化之旅，云原生作为具备 “业务全局化可视可管、资源精细化运维运营、能力标准化共享互通” 特点的企业数字化建设的底座，可以更好地支撑业务升级，是企业数字化的不二之选。作为国内最早深耕在云原生领域的企业，「DaoCloud 道客」能够给企业提供更高效体验、更过硬质量、更合理成本的服务和产品。

04

边缘计算助力智能制造

在如今的制造业数字化转型之中，边缘场景是不可忽略的。「DaoCloud 道客」边缘场景解决方案负责人张静老师为我们分享了边缘计算如何助力智能制造。

在边缘场景中，制造业中的工厂侧生产线是更为关注的重点，因为核心设备的数据源于此。通过合理利用物联网数据，可以在生产线上实现工业智能的更大发挥。边缘计算是一种开放平台，融合了网络、计算、存储和应用核心能力，在靠近物或数据源头的网络边缘提供边缘智能服务。

当边缘计算遇上云原生后，实现 “云-边-端” 一体化的应用分发，解决在海量边、端设备上统一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求就成为可能。在安全方面，云原生技术可以提供容器等更加安全的工作负载运行环境，以及流量控制、网络策略等能力，能够有效提升边缘服务和边缘数据的安全性。云原生技术对异构资源的适用性也在逐步提升。在物联网领域，云原生技术已经能够很好地支持多种 CPU 架构和通信协议，并实现较低的资源占用。

「DaoCloud 道客」云原生应用云平台适用于制造业边缘场景，具备六大能力：边缘自治，实现边缘侧自我管理；离线处理，不依赖云端；连续性保障，弱网/无网环境下应用业务持续运行；边缘智能，支持模型容器化部署、批量升级和增量更新，以及 Nvidia AI 加速卡的多卡调度配置；数据协同，提供双向传输、非结构化数据持久化存储；智能运维，全生命周期监控、远程文件管理；可插拔设备接入，支持多种协议终端接入和设备批量导入；全流程安全保障，权限管理、资源隔离、云边数据加密传输和审计日志功能。这些能力的加持，使得「DaoCloud 道客」云原生应用云平台可以高质量服务制造业客户的各种边缘场景需求, 匹配物联网及制造业多种系统的需求。

制造业企业拥抱云原生有利于抓住新技术发展机遇，培育发展新动能，构建核心竞争力，实现可持续的高质量业务增长。「DaoCloud 道客」希望帮助制造业实现弯道超车，提升效率，寻找到全局最优解。