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青云科技:KubeSphere在AI时代仍是企业创新支撑
随着数字化转型的深入,KubeSphere客户需求从基础容器化转向核心业务容器化和深度场景需求,对产品和服务能力提出更高要求。在这一趋势下,青云KubeSphere未来将聚焦可观测、跨基础设施集群管理和边缘AI三个方向,持续投入产品研发。
在数字经济迅猛发展的浪潮中,数字化转型已成为不可避免的趋势。各行各业正围绕新兴技术的应用与创新展开激烈角逐,企业迫切需要一套更为灵活、敏捷的容器架构来加速应用的部署,以最大化提升开发效率,同时降低IT运维的成本。
自发布KubeSphere平台并宣布开源以来,青云科技基于Kubernetes逐步构建了强大且完善的网络与存储能力,并通过极简的人机交互提供完善的多集群管理、CI/CD、微服务治理、应用管理等功能。
青云科技KubeSphere云原生产品负责人于爽告诉记者,随着数字化转型的深入,KubeSphere客户需求从基础容器化转向核心业务容器化和深度场景需求,对产品和服务能力提出更高要求。在这一趋势下,青云KubeSphere未来将聚焦可观测、跨基础设施集群管理和边缘AI三个方向,持续投入产品研发。
在ChatGPT和AIGC等新兴技术浪潮的推动下,AI正以前所未有的速度席卷全球,改变着各行各业。在这光怪陆离的AI画卷背后,云原生作为AI的重要载体,发挥着越来越重要的作用,为AI应用的落地和发展提供了坚实的基础设施。
于爽在媒体沟通会上指出,云原生作为新一代计算基础架构,是承载AI应用的重要载体。尽管当前ChatGPT、AIGC等新技术蓬勃发展,但支撑其运行的底层架构仍然是云原生技术栈,尤其是以KubeSphere为代表的容器平台。
从应用匹配上来看,云原生的弹性伸缩、自动化运维、跨平台部署、容器化环境等特性使其成为AI应用的理想选择。
弹性伸缩:AI应用往往需要大规模的计算资源,云原生平台能够根据需求动态调整资源,实现弹性伸缩,满足AI应用对计算能力的灵活需求;
自动化运维:云原生平台提供的自动化运维工具,可以简化AI应用的部署、监控和管理,降低运维成本,提高运维效率;
跨平台部署:云原生应用可以轻松迁移到不同的云平台或数据中心,实现跨平台部署,降低AI应用的迁移成本;
容器化环境:容器化环境为AI应用提供了隔离、可移植的运行环境,保证应用的一致性和稳定性。
而KubeSphere作为云原生平台,为AI应用提供全方位支持。首先,KubeSphere的LuBan架构允许第三方开发扩展组件,将AI应用的特定功能或工具集成到平台中,满足不同AI场景的需求;其次,KubeSphere提供强大的可观测能力,帮助用户监控AI应用的运行状态,及时发现并解决问题,保证AI应用的稳定性;第三,KubeSphere支持跨基础设施的集群管理,可以帮助用户管理分布在不同云平台或数据中心的AI应用,实现统一管理;此外,KubeSphere支持边缘AI应用,可以帮助用户在边缘节点上部署AI应用,实现边缘计算,降低延迟,提高效率。
于爽指出,KubeSphere开源社区运营非常注重产品体验、国内用户网络环境和线下活动,并不断调整策略。随着越来越用户选择KubeSphere,青云未来将持续加大开源力度,但会更科学地选择合适的开源方式,并推出更多围绕KubeSphere品牌和流量的开源项目。
经过多年的布局,青云科技围绕KubeSphere品牌,衍生出了多个开源项目,满足不同客户需求,譬如针对网络、基础设施、运维等方面的开源项目。
截至目前,KubeSphere开源社区累计安装量超过500万,值得一提的是,外部贡献者数量已经超过青云内部团队的贡献,这是评价一个开源项目成功与否的重要指标。
于爽所指的不一样,一方面是开源与商业并重,青云科技坚持开源与商业并重的发展策略,通过开源社区扩大影响力,吸引开发者参与,并通过商业版产品提供专业服务,实现商业价值;另一方面,LuBan架构的革新使得KubeSphere有了更极致的体验。可以说,LuBan这一创新架构将KubeSphere从传统容器管理平台升维至云原生操作系统新境界,凭借插件式开放架构,彻底打破产品功能拓展的边界桎梏,青云AI智算平台正是基于这一可插拔架构,可以灵活将AI应用的特定功能或工具集成到平台中,满足不同AI场景的需求。
此外,青云科技也在客Kaiyun户需求上下足功夫,将客户需求转化为产品能力,并通过社区运营、技术支持等方式,为客户提供全方位服务,特别是满足客户对核心业务高效容器化的渴望,以及对极致稳定性与运维精细化管理的严苛要求。
在行业化上,随着国产化、信创浪潮的叠加,KubeSphere凭借过硬技术实力与深厚行业积淀,已经渗透至金融、制造等越来越多的行业。目前已有上万家企业在生产环境中使用KubeSphere云原生系列产品,在银行、保险、证券、制造、交通等多个行业拥Kaiyun有商业用户。
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