灵雀云陈恺:云需求和云原生技术已产生交集

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灵雀云 2017 年 11 月获得由腾讯云战略领投、早期投资方高榕资本和宽带资本跟投的融资, 2018 年 5 月又完成了英特尔投资领投的B+轮,明照资本等战略投资人跟投。

灵雀云陈恺:云需求和云原生技术已产生交集

一方面显示出行业整体对于容器技术发展的看好,另一方面也是肯定了灵雀云的发展路线。

陈恺表示, 2018 年产业已经进入后Kubernetes时代。在未来可能Kubernetes往下管理所有种类的基础设施,往上支撑所有种类的应用。

如果一个应用部署在Kubernetes平台上,从另外一个角度说又像一个新时代的应用服务器。更重要的是作为一个开发者,以后会看到越来越多的应用部署在Kubernetes集群,出现越来越多的Kubernetes编排文件,甚至在今后对于绝大多数应用来说,这是唯一一种交互方式。Kubernetes本身扩展机制设计非常精妙灵活,现在有不少开发者把Kubernetes作为开发框架来使用,并扩展Kubernetes的功能,通过Kubernetes提供和容器编排完全没有关系的服务。

社区里面比较流行花式玩法,也是Kubernetes本身设计者没有想到的。“云原生就是应用到开发到交互到管理的方式的改变,可以最大程度释放云计算的生产力”,陈恺表示。

基于对后Kubernetes时代的理解,灵雀云在现场还发布了一站式云原生应用赋能平台(Alauda Container Platform,ACP)。ACP包括Alauda Kubernetes、ACP DevOps和ACP Service Framework三大标准产品,对云原生三大核心技术做了完整的覆盖。AKS是灵雀云提供企业级Kubernetes的发行版,提供非常方便的安装和升级,用户体系灵活打通,权限和决策参照企业实际使用习惯设计,从网络存储到监控日志功能都可以完整提供;ACP DevOps针对企业使用工具和流程场景,灵雀云采取开放式工具链集成和编排,贯穿应用全生命周期的管理。

灵雀云陈恺:云需求和云原生技术已产生交集

灵雀还将原有容器PaaS平台Alauda EE进行了2. 0 版本的全新升级,发布Alauda Cloud Enterprise(ACE),支持多集群、多租户和并做了大量生态集成。陈恺表示,灵雀云的一些客户有在集群上做机器学习和深度学习的需求,作为云计算厂商灵雀云思考平台如何更好赋能。

对此,灵雀云发布了Alauda Machine Learning云原生机器学习赋能平台。用云原生的思路去落地机器学习工程化的最佳实践。“用户可以使用AML(Alauda Machine Learning)创建分布式环境,在平台预置了数据科学家常用工具,在上面可以很容易做实验。

另外AML(Alauda Machine Learning)可以和ACP协同,将模型开发到训练到验证到发布到再训练,整个流程自动化。通过AML和ACP以及其它产品线的集成,可以做到模型的持续训练、优化、验证的闭环”,陈恺提到。

雷锋网观测到,目前企业上云主要来自两方面动力,一方面来自传统业务的迁移需求,另一方面其实是云原生技术的发展带来的新能力推动企业上云。陈恺表示,传统的需求会逐渐转到云原生这一层。

比如,Service Mesh服务网格今后将会出现很大的需求,但目前来看还很新。

灵雀云陈恺:云需求和云原生技术已产生交集

灵雀云的目标客户还没有对服务网格提出明确的需求,但作为一家以前沿技术立本的新锐公司,灵雀云已经开始着手提前准备,弥合好新技术从产生、研发到需求、落地之间的gap。他还提到,未来企业如果走纯云原生路线,整个架构可以设计成无服务器的,这是极端的云原生状态,目前看来还为时尚早。陈恺还强调,目前传统业务上云需求已经在DevOps、容器化编排、微服务这些方面与云原生技术重合。

“一方面传统业务迁移需求会追赶纯云原生技术,另外一方面纯云原生的需求也会持续的发展。但至于什么时候会相交,还要再往前发展看看”,陈恺表示。