關於 虛擬機ip ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

ref: https://ably.com/blog/no-we-dont-use-kubernetes

八月第一篇，就來個有趣的文章，來看看 ably 這間 SaaS 公司為什麼沒有使用 Kubernetes，不但當前沒有使用，甚至短期未來內都不會想要使用
更是直接的說如果你有興趣來加入團隊，千萬不要把將 Kubernetes 導入到團隊中是一個可能發生的事情。

我個人覺得這篇文章滿好的，因為是認真的去比較導入 Kubernetes 帶來的改變，而這些改變對團隊來說到底是可接受還是不可接受
而不是所謂的人云亦云，人家要我也要，人家不要我也不要...

文章分成兩部分，前述介紹當前 Ably 的環境架構是什麼，而半部分則是很技術的去探討如果導入 Kubernetes 帶來的好處與壞處是什麼
最終權衡比較之下，會發現導入 Kubernetes 沒有帶來實質上的好處。

文章開頭先簡述了一下 Kubernetes 這幾年的風潮，從最初 Google Borg 的開發開始談起，作者特別提到當初 Borg 的用法可是將一堆實體機器給搭建出一個 Private Cloud 的叢集給團隊使用，
而目前 Kubernetes 更多的用法則是搭建於 Public Cloud 上面的虛擬機器中，透過將 Kubernetes 部署到這些不同的 Cloud Provider 似乎帶來了介面統一的結果，對於 DevOps 人員來說
不同 Cloud Provider 如今看起來都是 Kubernetes 的樣貌。

Ably 目前到底怎麼部署應用程式
Ably 主要使用 AWS 作為其 Cloud Provider，並且於 EC2 機器上使用 docker/container 來部署團隊中的應用程式。
作者團隊中沒有使用任何已知的 Orchestration 服務來管理多節點上的 docker/container，取而代之的則是每個 VM 開機後則會根據 autoscaling group 的機制來判斷
每個機器應該要部署哪種 container/docker。

對於 Ably 來說，團隊中沒有任何 scheduler 相關的服務來調度各種服務，這意味每個 VM 就代表一種服務，所以將 VM 上的服務從 Core 轉換成 frontend 這種行為不會發生。
今天需要針對需求轉換服務時就以 VM 為基準來整批換掉即可。
每個節點上面都會有一個輕量的監控服務，用來確保運作的 Container 如果掛掉後可以被重啟，甚至如果當前運行的版本不符合需求時也能夠將該服務給停止。

流量方面，因為每個 Autoscaling Group 就代表一個服務，所以直接使用 NLB 與 Target Group 來將流量導入該 Autoscaling Group 即可。
至於容器與容器之間的內部流量(譬如 k8s service 等)作者認為也不是太大問題，畢竟每個機器本身都會被 VPC 賦予一個 IP 地址，所以使用上沒有什麼太大的問題。

接下來作者從幾個層次去探討當前設計與使用 Kubernetes 帶來的改變，分別有 (原文很多，這邊摘要不然文章會太長)
題外話，由於 Ably 的 Infra Team 數量有限，所以要考慮 K8s 只會考慮 K8s Service，如 EKS。
1. Resource Management
Ably:
a. 根據服務的需求來決定每個服務要用到的 VM 等級
b. 不需要去煩惱如何處理將多個小服務給部署到一個適合的大 VM 中
c. 作者稱這種行為其實就是 AWS 官方強調的 Right Sizing, 譬如只能跑兩個 Thread 的服務不需要 16vCPUs, 久久寫一次硬碟的服務也不需要一個 90,000 IOPS 的 SSD
d. 選擇一個正確的元件來搭建一個符合服務的 VM 讓團隊可以控制成本同時也減少額外的管理負擔
K8s:
a. 必須要使用一個比較強大等級的 EC2 VM，畢竟上面要透過 Container 部署很多服務
b. 針對那些需要小資源的服務來說，透過這種方式能夠盡可能的榨乾機器的資源，整體效能使用率會更好
c. 但是針對資源量沒有很辦法明確定義的服務則是會盡可能地去吃掉系統上的資源，這種被稱為 nosy neighbors 的常見問題已經不是首次出現了， Cloud Provider 本身就需要針對 VM 這類型的服務去思考如何處理資源使用，而 Cloud Provider 都有十年以上的經驗再處理這一塊
而所有 Kubernetes 的使用者則必須要自己去處理這些。
d. 一個可能的作法則是一個 VM 部署一個服務，不過這個做法跟團隊目前的作法已經完全一致，所以就資源管理這一塊，團隊看不到使用 Kubernetes 的優勢。

2. Autoscaling
Ably:
a. EC2 VM 本身可以藉由 Autoscaling Group 來動態調整需求
b. 有時候也是會手動的去調整 EC2 的數量，基本上手動跟自動是互相輔佐的
c. 團隊提供的是 SaaS 服務，所以其收費是針對客戶實際上用多少服務來收，如果開了過多 EC2 VM，則很多不要的花費與開銷都是團隊要自行吸收
d. 團隊需要一個盡可能有效率的方式能夠即使遇到流量暴衝時也能夠保證良好的服務的機制
K8s:
a. 可以透過不少方式來動態調整 Container 的數量，
b. 甚至可以透過 Cluster autoscaler 來針對節點進行調整，根據需求關閉節點或是產生更多節點
c. 動態關閉節點的有個問題是關閉節點時通常會選擇盡可能閒置的節點，但是閒置並不代表沒有任何服務部署再
上面，因此該節點上的 Container 都要先被轉移到其餘節點接者該目標節點才可以被正式關閉。這部分的邏輯作者認為相對複雜
d. 整體來說，k8s 有兩個動態調整的部分，動態節點與動態服務，而現有的架構只有一個動態節點。所以使用 k8s 則會讓問題變得更多更複雜。

3. Traffic Ingress
Ably:
a. Traffic Ingress 基本上每個 cloud provider 都提供了很好的解決方案，基本上團隊只要能夠維持每個服務與背後的機器的關係圖，網路流量基本上都沒有什麼需要團隊管理的。
b. 使用者會透過直接存取 NLB 或是透過 CloudFront 的方式來存取團隊內的服務

K8s:
a. EKS 本身可以透過 AWS VPC CNI 使得每個 Container 都獲得 VPC 內的 IP，這些 IP 都可以讓 VPC 內的其他服務直接存取
b. 透過 AWS LB Controller，這些 Container 可以跟 AWS LB 直接整合，讓封包到達 LoadBalancer 後直接轉發到對應的 Container
c. 整體架構並不會比團隊目前架構複雜
d. 唯一缺點大概就是這個解決方案是完全 AWS 綁定，所以想要透過 k8s 來打造一個跨 Cloud Provider 的統一介面可能就會遇到不好轉移的問題。

4. DevOps
Ably:
a. 開發團隊可以透過簡單的設定檔案來調整部署軟體的版本，後續相關機制就會將 VM 給替換掉，然後網路流量也會自然的導向新版服務
K8s:
a. 開發團隊改使用 Kubernetes 的格式來達到一樣的效果，雖然背後運作的方式不同但是最終都可以對開發團隊帶來一樣的效果。

上次四個分析基本上就是，使用 k8s 沒有帶來任何突破性的好處，但是 k8s 本身還有其他的功能，所以接下來作者想看看 k8s 是否能夠從其他方面帶來好處

Multi-Cloud Readiness
作者引用兩篇文章的內容作為開頭，「除非經過評估，否則任何團隊都應該要有一個跨 Cloud-Provider 的策略」
作者表明自己團隊的產品就是那個經過評估後斷言不需要跨 Cloud Provider 策略的團隊，同時目前沒有往這個方向去追求的打算。
同時作者也不認為 K8s 是一個能夠有效達成這個任務的工具。舉例來說，光 Storage 每家的做法都不同，而 K8s 沒有辦法完全將這些差異性給抽象畫，這意味者開發者終究還是要針對這些細節去處理。

Hybrid Cloud Readiness
管理混合雲(Public Cloud + Private Cloud based on Bare-Metal servers)是作者認為一個很合理使用 K8s 的理由，畢竟這種用法就跟當初 Google Borg 用法一致，是經過驗證可行的。
所以 Ably 如果有計畫要維護自己的資料中心時，底層就會考慮使用 Kubernetes 來管理服務。畢竟這時候沒有任何 Cloud Provider 提供任何好像的功能。
不過 Ably 目前沒有任何計畫，所以這個優點也沒有辦法幫助到團隊

Infrastructure as Code
團隊已經大量使用 Terraform, CloudFormation 來達成 IaC，所以透過 k8s YAML 來維護各種架構不是一個必要且真的好用的方式。

Access to a large and active community
另外一個很多人鼓吹 K8S 的好處就是有龐大的使用者社群，社群內有各種問題分享與探討。
作者認為
a. AWS 的使用者社群數量是高於 Kubernetes
b. 很多情況下，一個迭代太快速的產品其實也不一定對團隊有太大的幫助。
c. 很多人都使用 k8s，但是真正理解 k8s 的人微乎其微，所以想要透過社群來幫忙解決問題其實比你想像的還要難，畢竟裡面的問題太雜，很多時候根本很難找到一個真正有效的答案。

Added Costs of Kubernetes
為了轉移到 K8s, 團隊需要一個全新的 team 來維護 k8s 叢集以及使用到的所有基本服務。舉例來說，EKS, VPN CNI, AWS LB 帶來的網路好處並不是啟動 EKS 就會有的，
還必須要安裝相關的 Controller 並且進行設定，這些都是額外的維運成本。
如果找其他的服務供應商來管理 Kubernetes，這意味公司就要花費更多的$$來處理，所以對團隊來說，金錢與工作量都會提高，不同的解決方式只是這兩個指標的比例不同而已。

結論:
1. Ably 覺得 Kubernetes 做得很好，但是團隊目前沒有任何計畫去使用它，至少目前這階段沒有看到任何實質好處
2. 仔細評估後會發現，導入 k8s 其實也會帶出不少管理上的問題，反而並沒有減輕本來的負擔

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AI公司，開始破產了：要麼往前上市，要麼往後離場

2020年05月06日16:49

　　作者 | 楊青

　　來源：投資界PEdaily

　　破產這一幕，開始蔓延到了AI創業公司。

　　投資界獲悉，據外媒報導，全球知名的AI芯片企業——Wave Computing 公司即將破產。據悉，該公司已經遣散了所有員工，並申請破產保護。如無意外，這將成為第一家在疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。

　　消息令科技圈嘩然。Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一，曾被認為有和英特爾、英偉達等巨頭一較高下的潛力。2018年底，Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資，這一輪融資過後，這家公司累計融資金額已超過2億美元。

　　然而，如此知名的一家AI創業公司，還是倒下了。而Wave Computing的下場並非個例，我們把目光拉回國內，那些AI獨角獸們，日子也不好過。

　　曾幾何時，國內頭部的AI公司上演一場瘋狂的融資競賽——融資似乎成了一項競技體育，行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。如今，情況急轉直下，“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”，一位北京VC投資人對投資界坦言。

　　一旦沒有了輸血，擺在AI公司面前的選擇並不多：要麼悄悄關門，要麼謀求上市之路。但是，IPO不易，AI獨角獸曠視科技、商湯科技赴港上市接連受挫，這是一連串響亮的警鍾。更多IPO無門的AI創業公司，開始破產。

　　曾融資2億美元，

　　疫情下第一家申請破產的AI明星公司

　　在申請破產之前，Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一。

　　2008年，Wave Computing在美國加利福尼亞正式成立，專注於通過基於數據流驅動（dataflow）技術、以及實現dataflow技術的軟件可動態重構處理器（CGRA）架構，突破AI芯片性能和通用性的瓶頸，加速從數據中心到邊緣的AI深度學習計算。

　　其中，最為轟動的是，2018年6月Wave Computing收購老牌半導體IP公司MIPS，計劃通過將它的數據流架構與它的MIPS嵌入式RISC多線程CPU核心和IP相結合，為下一代AI提供了動力。彼時，外界一度認為Wave Computing具備了和英特爾、英偉達爭鋒的潛力。

　　也是在這一年12月，Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資，該輪融資由投資公司奧克蘭公司（Oakland Corp.）領投，原有投資者也參與了本輪投資。這一輪融資過後，Wave Computing累計融資金額已超過2億美元。

　　除了深受資本的青睞，Wave Computing更是各種榮譽加身：被商業諮詢公司Frost & Sullivan 評為“機器學習行業技術創新領導者” ；並被 CIO 應用雜誌評為“25大人工智能供應商”之一；入選全球半導體聯盟(GSA)“最受尊敬的私營半導體公司”獎。

　　然而，好景不長。進入2019年，突然到來的兩次CEO人事變故，使得外界對Wave Computing信心大失，導致最後對MIPS難以割捨的人所剩無幾。而在產品方面，相比Nvidia、Graphcore，Wave Computing芯片的優勢並沒有得到很好的凸顯，引發了前景擔憂。

　　2020年，疫情肆虐全球，目前尚未得知疫情是否加速的公司破產，但Wave Computing 毫無疑問成為了第一家疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。

　　據芯東西報導，Wave Computing目前只是申請破產保護，進行資產重組，中國區已全部關閉。Wave Computing原本有近40多中國區員工，目前只剩幾位。至此，一顆曾經星光熠熠的AI企業就這麼迅速隕落了。

　　AI獨角獸開始瘋狂的融資競賽

　　中國創投史上絕無僅有

　　Wave Computing的結局，是無數AI 創業公司狂飆之後的縮影。

　　我們把時間拉回到2016年——當時，Google旗下AI系統AlphaGo以4:1戰勝圍棋九段高手李世石，引發了一波全球性的人工智能熱潮。

　　那兩年，沒有再比人工智能大會更熱鬧的會場了。國際級的AI大會一場接著一場，全球頂尖科技企業同台亮相成了常態。台上AI大牛激情澎湃，PPT充滿著AI世界的種種奇幻；台下聽眾仰頭聆聽，生怕錯過下一個時代。

　　與此同時，互聯網巨頭們也給AI再添一把火。李彥宏率先提出all in AI，馬化騰隨後也提出AI in all，馬雲啟動了NASA計劃並創立達摩院，華為的全棧AI策略火速推出。似乎， AI時代已經觸手可及。

　　AI成了整個投資圈都在聊的話題。“天使輪的項目投資人看看方向、團隊，聊一聊就定了。很多公司什麼都沒有，一個PPT只要打上AI的標籤就能拿到不錯的估值。”這樣不可思議的一幕，卻屢屢在創投圈上演。

　　“其實當時大家對AI的盈利模式也看不太清楚，但是這個技術肯定是先進的，先在技術上占位以後再思考落地是不少AI創業公司的投資方共同的想法。”一位長期關注硬科技的投資人向投資界回憶當時情況。“2016、2017年的時候，中國的VC/PE市場資金很充足，風口也不是很多，自然有大量的資金流入AI行業。”

　　當時AI投資有多瘋狂？對於頭部的AI公司，融資似乎成了一項競技體育，行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。

　　成立於2014年的商湯科技，僅僅3年時間估值就暴漲到20億美金。2017年7月，商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資，創下當時全球人工智能領域單輪融資額記錄。

　　2018年4月，商湯科技完成阿里巴巴集團領投的6億美元C輪融資，再次創下全球人工智能領域融資記錄；一個月後，商湯科技再度獲得6.2億美元C+輪融資；三個多月後，商湯科技再度獲得軟銀10億美金的融資，估值也飆升至60億美金。

　　粗略算下來，從2018年4月到9月，5個月時間內商湯科技接連獲得三輪融資，僅這三輪融資金額就超過22億美金。放眼全球創投史上，很難再找出一家創業公司能夠獲得如此密集且大量的融資。

　　而被拿來和商湯科技並列為的計算機視覺“四小龍”——雲從科技和依圖科技，在這一段時間內也不斷進行融資。雲從科技在2018年6月宣佈獲得10億元人民幣B+輪融資；依圖科技也在6月、7月接連宣佈兩輪融資斬獲3億美金。

　　這在中國創投史上實為罕見。動輒就是幾億、幾十億美金，一波又一波資金得砸在身上，對於這些AI獨角獸來說，2018年堪稱是最夢幻的一年。

　　投資人已經很長時間不看AI了

　　沒有了融資，燒錢的獨角獸還能撐多久？

　　這場瘋狂的融資競賽，讓一個個AI獨角獸被迅速“催肥”。

　　目睹這一切，VC/PE圈並不是沒有過擔憂。早在2017年年底，創新工場董事長、CEO李開複就曾公開預言：“AI項目（融資熱）是今年上半年開始的，融資差不多夠18個月花，明年底估計有一批公司倒掉。”

　　爾後，擔憂開始一一成為現實。2018年，一級市場募資難全面爆發，這場資本寒冬開始傳導到AI行業，直接的表現是AI企業融資開始變難了。雖然頭部的公司仍然堅挺地續寫著輝煌，但一大批的AI 創業公司的生存問題開始漸漸浮現。

　　所有人開始意識到，AI被嚴重神話了。2018年底，科大訊飛被曝出人工翻譯假裝的機器人翻譯的醜聞，讓這家老牌AI語音巨跌落神壇。甚至險些被認定為“機器人公民”的索菲亞，最後確被指出只不過是一個機器類人音箱”，震驚全世界。

　　AI巨頭尚且如此，早期的AI創業公司中的亂象更是不敢想像。誇大、造假屢見不鮮——曾有媒體報導，很多早期的機器人和虛擬機器人上節目，多數是寫好了劇本，或者直接由人工操控的。

　　即便是擁有相對領先的算法或技術的AI企業，因應用場景無法實現，難以發揮其真正價值，仍然導致後續融資失敗。就拿計算機視覺領域的應用來說，目前還是在比較初級的階段；即使是頭部企業，也還在努力探索大規模商業化的路徑。

　　對於AI創業公司來說，變現的壓力非常大。

　　另外，巨額的融資資金給了頭部的AI公司更多的試錯機會。它們有資金支撐，可以不斷尋找應用場景，然後迅速切入，在這基礎上再摸索短期的變現機會，並一步步不斷打磨，發現長期的商業模式。

　　但巨額的融資是一把雙刃劍，直接將AI公司的估值推到了一個絕大多數VC/PE望而卻步的高度。

　　啟明創投創始主管合夥人鄺子平在2018年時曾表達過擔憂，直言當時人工智能公司的估值總體偏高。“現在絕大部分技術型的、平台型的公司還是一To B的場景，但投資機構卻把它們當作To C的公司來投。這樣的公司，後續還需要多輪的融資支援成長。如果天使輪一下子把估值做到1億，那A輪總得3億，做到F輪怎麼辦？”

　　2019年開始，後遺症顯現了。沙利文公司發佈的《 2019 中國與美國人工智能產業及廠商評估 》中數據顯示，2013 年至 2018 年，中國 AI 領域投資熱度遠高於美國，投資額從2015年開始超過美國，但是到了 2019 年中國在 AI 領域的投資額與投資筆數大幅下跌。

　　留給AI獨角獸的時間不多了

　　2020，要麼往前上市，要麼往後離場

　　“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”，一位北京VC投資人對投資界坦言。當投資方重新審視AI公司變現能力和擴展空間，估量投入和產出時，資本熱度逐漸消退。

　　當沒有了資本方的輸血，受困於資金壓力的AI公司要麼悄悄關門，要麼紛紛開始謀求上市之路。

　　最新消息，曠視科技或將籌備科創板上市，港股正常推進，或將採用“A+H"模式。對此，曠視官方回應稱，不予置評。

　　早在2019年8月，曠視科技就向港交所提交了招股書，這也是首次揭開了AI獨角獸的神秘面紗。從曠視科技提交的招股書來看，其2016年、2017年和2018年的營業收入分別達到人民幣6780萬元、3.13億元和14.27億元，虧損分別為人民幣3.43億元、7.58億元和33.52億元。而2019年上半年，曠視科技虧損額度達到驚人的52億元。

　　這次IPO之旅並不順利。在提交上市申請6個月後，曠視科技在港交所IPO的進程狀態顯示為“失效”。

　　另一家AI明星公司——商湯科技，近期也被外媒報導稱推遲了今年在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃，轉戰私募市場，尋求5至10億美元融資。不過商湯科技回覆：不曾有上市具體時間表。

　　截至目前，商湯科技自從2018年9月完成D輪融資之後，已經有近18個月沒有新的融資。儘管之前累積的融資額高達30億美元，但是在造血能力不足的情況下，又能撐多久呢？

　　有業內人士透露，這兩家AI獨角獸赴港上市受挫，原因可能是其估值沒有得到認可。

　　即便如此，還有一大批AI 獨角獸正在趕來的路上。雲從科技被爆計劃2020年上半年申請科創板上市，披露估值達200億元人民幣；雲知聲被爆在2018年7月已經和中金公司簽訂了上市輔導協議，擬在科創板上市；優必選也被爆已經於去年完成招股說明書的主要編寫。不久前，AI芯片公司寒武紀也已經向上交所提交了招股書，有望登陸科創板。

　　但是，估值高、盈利能力不足、持續虧損是目前AI獨角獸們的通病，未來能否保證大規模盈利有待於時間的考驗，即便能夠登陸資本市場又有多大的用處？事實證明，技術並不能成為一家 AI 創業公司的“護城河”，如何將技術變現才是AI企業的當務之急。

　　可以預見，2020年將是中國AI公司們的分水嶺——一些玩家將黯然離場；另一些則彙入二級市場的大海中，接受更大的考驗。破產這一幕，或許在AI公司這一群體中，才剛剛開始。

資料來源：https://m.sina.com.hk/news/article/20200506/0/5/2/AI%e5%85%ac%e5%8f%b8%e9%96%8b%e5%a7%8b%e7%a0%b4%e7%94%a2%e4%ba%86-%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%89%8d%e4%b8%8a%e5%b8%82%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%be%8c%e9%9b%a2%e5%a0%b4-11620515.html?fbclid=IwAR33y7iML0w9vQnCn8EcC62jpaeUQKJavX1q6QBcRBEyX3ODesvdICfGPFU

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其實有注意到這些遊戲從2016年日本那邊就推出了，4年過去了
僅是將當年出品的遊戲授權到台灣來而已。4年來VR有很多革新
頭戴顯示器的部分並沒有更換產品線一樣使用HTC為主。
12款遊戲並沒有跟進太多，僅是靠IP來吸引消費人潮。

底下可以留下你的想法，很樂意參加更多不一樣的VR展覽/活動
我們下週見瞜

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