灵雀云CTO陈恺：后Kubernetes时代 云原生助力企业持续创新

【51CTO.com原创稿件】云原生是当下热议的讨论话题，集各种热门技术之大成。2017年底Kubernetes成为容器编排的事实标准，将云原生的概念彻底推向高潮。

近日由云原生技术实践联盟(CNBPA)和灵雀云联合主办的首届云原生技术实践峰会正式召开，灵雀云创始人兼CTO陈恺在会上发布了一站式云原生应用赋能平台Alauda Container Platform(ACP)、云原生机器学习赋能平台Alauda Machine Learning(AML)和企业级容器PaaS平台Alauda Cloud Enterprise(ACE)三大产品。

灵雀云创始人兼CTO 陈恺

灵雀云成立于2014年， 是一家专注于容器服务和企业级PaaS的云服务商，在西雅图和北京都设有研发中心，其CEO左玥、CTO陈恺均出自原微软Azure云平台的核心创始团队，公司75%以上的后端开发工程师均拥有Kubernetes代码级的熟练掌握能力。

灵雀云于2017年11月获得由腾讯云战略领投，高榕资本、宽带资本跟投的超亿元人民币B轮融资;2018年5月又获得由英特尔投资领投，明照资本等战略投资人跟投的新一轮融资，是目前国内容器PaaS领域融资轮次最高、估值最高、总融资额最大的IT服务企业，客户覆盖了银行、证券、保险、运营商、制造、能源、航空、汽车等领域的诸多五百强企业。

2018年：云计算的后Kubernetes时代

“自Kubernetes在2017年底成为容器编排标准以来，其对技术社区和行业的影响力正在迅速爆发，2018年云计算已进入后Kubernetes时代。”陈恺在题为《云原生助力企业持续创新》的演讲中提到：“未来，Kubernetes或将向下管理所有基础设施，向上支撑所有应用，成为真正意义上的‘云操作系统’以及新一代的‘应用服务器’，Kubernetes还有可能成为绝大多数应用的唯一交互方式。”

陈恺坦言，因Kubernetes扩展机制的灵活性，越来越多的开发者将Kubernetes作为开发框架使用，去扩展Kubernetes的功能，通过Kubernetes提供与容器编排并不相关的各种服务，技术社区中流行的各种花式玩法，甚至远远超出了Kubernetes设计者的预料之外。

云原生的概念在早期非常小众，在云原生技术实践联盟(CNBPA)的推动下，2018年进入云原生的爆发期，开发交互方式正在向云原生的方向改变，云原生的概念迎来了实际的落脚点。

未来传统企业将逐渐演变成软件公司，但是只在商业模式中包含软件，并不能带来竞争力的优势，而云原生能够最大化释放云计算生产力的应用设计、开发、交付和管理方式，其容器化、动态调度和快速交付的特点能够快速将价值传递给客户，这是传统企业关注云原生技术的根本原因。

ACP：一站式云原生应用赋能平台

云原生由容器、DevOps 和微服务为代表的敏捷基础架构组成，灵雀云本次发布的一站式云原生应用赋能平台(Alauda Container Platform，ACP)，包括Alauda Kubernetes、ACP DevOps和ACP Service Framework三大标准化产品，是灵雀云云原生技术经过实践沉淀出的全新产品套件，实现了对云原生三大领域的完整覆盖。

Alauda Kubernetes是灵雀云提供的企业级Kubernetes发行版，据介绍，该版本在过去两年里已被100余家企业客户运用在生产环境当中，并通过了CNCF官方一致性认证，支持一键安装和升级，用户体系可以灵活打通，权限和决策参照了企业中实际的使用习惯，从网络到存储皆可开箱即用，针对运维人员提供从监控到日志的完整解决方案。

在DevOps方面，灵雀云在2017年提供了支持CICD流水线和容器流水线能力的版本，受客户使用工具和流程的需求驱动，本次发布的ACP DevOps采用开放式工具链的集成和编排，实现了对生态合作伙伴解决方案的完整集成，让企业客户感觉是一个整体，贯穿应用的全生命周期管理。

ACP本身也是依托于DevOps开发，陈恺在现场进行了用例演示，从现场演示可以看出，运用ACP DevOps，开发者进行代码开发，会激发一条流水线跑单元测试和自动化测试，之后在预发布的环境中跑更完整的测试，全部通过后工程师会正式推入到生产环境，发布成功后机器人将自动推送消息。客户可以在生产环境中无限次的模仿真实用户的行为，产生大量监控数据，通过监控指标分析对比各应用版本之间的质量，有问题系统会自动报警，最后企业选择哪一版本发布就变成了纯业务的决定，由于前期的反复测试，大大降低了正式版本发布流程的工作量。

ACP Service Framework是基于微服务的治理平台，已帮助诸多大型企业客户实现微服务落地。ASF平台全面集成了 SpringCloud框架，用户可以在ASF平台上一键创建微服务环境，只需将环境分配给每个项目，项目里的开发人员就有了API网关、服务注册、发现、配置中心、熔断监控、全链路追踪等完整的微服务治理功能。

AML：云原生机器学习赋能平台

“近两年，在Kubernetes集群上做机器学习和深度学习的客户越来越多，未来，采用算法模型的应用将像使用数据库一样常见。”陈恺提到。云原生机器学习赋能平台Alauda Machine Learning(AML)是灵雀云用云原生的思想落地机器学习工程化的最佳实践，该平台集成了数据科学家的常用工具，可以用AML创建分布式的环境并方便地展开实验。AML可与ACP联动，实现从模型的开发、训练、验证、发布到再训练的整个流程自动化，也可将ACP用于模型发布时的测试，陈恺希望通过AML与ACP等产品线的集成，最终实现模型持续训练、优化、验证的完整闭环。

ACE：企业级容器PaaS平台

最后发布的产品是Alauda EE的2.0升级版——企业级容器PaaS平台Alauda Cloud Enterprise(ACE)，ACE包含了ACP的所有功能，支持多集群、多租户，并进行了大量的生态集成。

（编辑：厦门网）

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