在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，Kubernetes（簡(jiǎn)稱K8s）依然是企業(yè)追求敏捷開發(fā)的首選工具。這一點(diǎn)，從生成式AI領(lǐng)域的先行者OpenAI的實(shí)踐中便可見一斑。OpenAI的底層調(diào)度與計(jì)算平臺(tái)正是基于K8s構(gòu)建的。

K8s，這一由谷歌開源的容器編排引擎，自問世以來(lái)便以其自動(dòng)化部署、大規(guī)模伸縮以及應(yīng)用容器化管理的特性，贏得了業(yè)界的廣泛認(rèn)可。在生產(chǎn)環(huán)境中，為了確保應(yīng)用的穩(wěn)定性和高效性，企業(yè)通常會(huì)部署多個(gè)應(yīng)用實(shí)例，并通過負(fù)載均衡來(lái)分配請(qǐng)求。而K8s則能夠輕松實(shí)現(xiàn)這一需求，它允許企業(yè)創(chuàng)建多個(gè)容器，每個(gè)容器內(nèi)運(yùn)行一個(gè)應(yīng)用實(shí)例，并通過內(nèi)置的負(fù)載均衡策略，自動(dòng)管理和訪問這些實(shí)例，大大減輕了運(yùn)維人員的工作負(fù)擔(dān)。

追溯K8s的歷史，其起源于谷歌內(nèi)部的Borg系統(tǒng)。面對(duì)日益增長(zhǎng)的應(yīng)用數(shù)量和日益復(fù)雜的服務(wù)管理需求，谷歌創(chuàng)建了Borg，用于管理和運(yùn)行其內(nèi)部服務(wù)和應(yīng)用。Borg采用容器化技術(shù)，將應(yīng)用程序打包成容器并在集群中運(yùn)行。2014年前后，谷歌將Borg的部分經(jīng)驗(yàn)開源，推出了Kubernetes項(xiàng)目。該項(xiàng)目由Google、Red Hat、Microsoft等公司共同推動(dòng)，旨在為云原生應(yīng)用提供一個(gè)強(qiáng)大的開源容器編排和管理平臺(tái)。

與此同時(shí)，云原生概念也應(yīng)運(yùn)而生。2015年，Google聯(lián)合Linux基金會(huì)成立了云原生計(jì)算基金會(huì)（CNCF），并將Kubernetes作為CNCF管理的首個(gè)開源項(xiàng)目。CNCF致力于推廣云原生技術(shù)，并定義了容器化、微服務(wù)、DevOps三大支柱。在金融行業(yè)，作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先行者，金融機(jī)構(gòu)也迅速意識(shí)到了云原生技術(shù)的價(jià)值。他們開始利用云原生技術(shù)的快速和彈性特點(diǎn)，來(lái)應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)需求的快速變化。在這一過程中，K8s憑借其在容器化方面的卓越表現(xiàn)，成為了金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首選。

以銀行為例，目前絕大多數(shù)銀行的內(nèi)部結(jié)算系統(tǒng)都已經(jīng)遷移到了K8s平臺(tái)上。隨著銀行對(duì)于容器化平臺(tái)要求的不斷提高，他們不僅希望K8s能夠穩(wěn)定運(yùn)行，還希望它能夠更好地支持微服務(wù)、敏捷開發(fā)等需求。這也對(duì)云服務(wù)商提出了更高的要求，他們需要提供既穩(wěn)定又敏捷的K8s解決方案。

除了金融行業(yè)，K8s在其他行業(yè)的應(yīng)用也日益廣泛。傳統(tǒng)制造業(yè)在數(shù)字工廠的建設(shè)過程中，也大多選擇K8s作為底層平臺(tái)，以提升工廠和底層運(yùn)維的標(biāo)準(zhǔn)化水平。以某電池制造業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)為例，該企業(yè)在采用K8s平臺(tái)之前，面臨著各廠區(qū)之間缺乏統(tǒng)一管理、應(yīng)用迭代依賴人工手動(dòng)方式、管理和集成困難以及數(shù)據(jù)庫(kù)高可用性和維護(hù)性不足等問題。通過采用青云科技的KubeSphere容器平臺(tái)，該企業(yè)實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用系統(tǒng)全面容器化部署，提升了應(yīng)用系統(tǒng)的交付效率和彈性擴(kuò)展能力，并打通了各大廠區(qū)之間的系統(tǒng)流通性，顯著提升了廠區(qū)間協(xié)同效率與應(yīng)用建設(shè)管理水平。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)校科研項(xiàng)目開始應(yīng)用AI大模型的能力來(lái)輔助科研。高校師生對(duì)于開發(fā)平臺(tái)的要求也在不斷提高。原先，虛擬化平臺(tái)或許已經(jīng)足夠支撐師生的科研項(xiàng)目，但隨著AI大模型的問世，高校對(duì)于云原生的建設(shè)需求也在不斷涌現(xiàn)。K8s作為云原生的重要基礎(chǔ)設(shè)施，也自然成為了高校師生的首選。

在AI時(shí)代，K8s也面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。一方面，企業(yè)需要應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的工作負(fù)載管理需求。AI時(shí)代的工作負(fù)載遠(yuǎn)比傳統(tǒng)的Web應(yīng)用或后臺(tái)應(yīng)用要復(fù)雜得多，這要求K8s具備更強(qiáng)的后臺(tái)管理能力和產(chǎn)品復(fù)雜度。另一方面，隨著AI應(yīng)用開發(fā)的不斷增加，對(duì)于K8s平臺(tái)的可觀測(cè)性也提出了更高的要求。企業(yè)需要能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和診斷K8s平臺(tái)上的問題，以確保AI應(yīng)用的穩(wěn)定性和可用性。

為了滿足這些需求，K8s平臺(tái)也在不斷優(yōu)化和升級(jí)。例如，青云科技就選擇了eBPF框架來(lái)提升K8s平臺(tái)的可觀測(cè)性。eBPF技術(shù)的興起使得無(wú)侵入地對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用進(jìn)行可觀測(cè)變得可行。通過這套框架，企業(yè)可以無(wú)需侵入用戶應(yīng)用，從內(nèi)核感知不同的可觀測(cè)數(shù)據(jù)，從而簡(jiǎn)化用戶的配置和使用。

在AI浪潮的推動(dòng)下，K8s平臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景也在不斷拓展。除了金融行業(yè)和制造業(yè)，政企、高校等用戶也在逐漸增加。他們都在利用K8s平臺(tái)來(lái)提升自己的數(shù)字化水平和創(chuàng)新能力?？梢灶A(yù)見的是，在未來(lái)的發(fā)展中，K8s將繼續(xù)發(fā)揮其在容器化、微服務(wù)、敏捷開發(fā)等方面的優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更加強(qiáng)大的支持。