在AI技术蓬勃发展的当下，Kubernetes（简称K8s）依然是企业追求敏捷开发的首选工具。这一点，从生成式AI领域的先行者OpenAI的实践中便可见一斑。OpenAI的底层调度与计算平台正是基于K8s构建的。
K8s，这一由谷歌开源的容器编排引擎，自问世以来便以其自动化部署、大规模伸缩以及应用容器化管理的特性，赢得了业界的广泛认可。在生产环境中，为了确保应用的稳定性和高效性，企业通常会部署多个应用实例，并通过负载均衡来分配请求。而K8s则能够轻松实现这一需求，它允许企业创建多个容器，每个容器内运行一个应用实例，并通过内置的负载均衡策略，自动管理和访问这些实例，大大减轻了运维人员的工作负担。
追溯K8s的历史，其起源于谷歌内部的Borg系统。面对日益增长的应用数量和日益复杂的服务管理需求，谷歌创建了Borg，用于管理和运行其内部服务和应用。Borg采用容器化技术，将应用程序打包成容器并在集群中运行。2014年前后，谷歌将Borg的部分经验开源，推出了Kubernetes项目。该项目由Google、Red Hat、Microsoft等公司共同推动，旨在为云原生应用提供一个强大的开源容器编排和管理平台。
与此同时，云原生概念也应运而生。2015年，Google联合Linux基金会成立了云原生计算基金会（CNCF），并将Kubernetes作为CNCF管理的首个开源项目。CNCF致力于推广云原生技术，并定义了容器化、微服务、DevOps三大支柱。在金融行业，作为数字化转型的先行者，金融机构也迅速意识到了云原生技术的价值。他们开始利用云原生技术的快速和弹性特点，来应对业务需求的快速变化。在这一过程中，K8s凭借其在容器化方面的卓越表现，成为了金融行业数字化转型的首选。
以银行为例，目前绝大多数银行的内部结算系统都已经迁移到了K8s平台上。随着银行对于容器化平台要求的不断提高，他们不仅希望K8s能够稳定运行，还希望它能够更好地支持微服务、敏捷开发等需求。这也对云服务商提出了更高的要求，他们需要提供既稳定又敏捷的K8s解决方案。
除了金融行业，K8s在其他行业的应用也日益广泛。传统制造业在数字工厂的建设过程中，也大多选择K8s作为底层平台，以提升工厂和底层运维的标准化水平。以某电池制造业领军企业为例，该企业在采用K8s平台之前，面临着各厂区之间缺乏统一管理、应用迭代依赖人工手动方式、管理和集成困难以及数据库高可用性和维护性不足等问题。通过采用青云科技的KubeSphere容器平台，该企业实现了应用系统全面容器化部署，提升了应用系统的交付效率和弹性扩展能力，并打通了各大厂区之间的系统流通性，显著提升了厂区间协同效率与应用建设管理水平。
随着AI技术的不断发展，越来越多的学校科研项目开始应用AI大模型的能力来辅助科研。高校师生对于开发平台的要求也在不断提高。原先，虚拟化平台或许已经足够支撑师生的科研项目，但随着AI大模型的问世，高校对于云原生的建设需求也在不断涌现。K8s作为云原生的重要基础设施，也自然成为了高校师生的首选。
在AI时代，K8s也面临着新的挑战和机遇。一方面，企业需要应对更加复杂的工作负载管理需求。AI时代的工作负载远比传统的Web应用或后台应用要复杂得多，这要求K8s具备更强的后台管理能力和产品复杂度。另一方面，随着AI应用开发的不断增加，对于K8s平台的可观测性也提出了更高的要求。企业需要能够实时监测和诊断K8s平台上的问题，以确保AI应用的稳定性和可用性。
为了满足这些需求，K8s平台也在不断优化和升级。例如，青云科技就选择了eBPF框架来提升K8s平台的可观测性。eBPF技术的兴起使得无侵入地对基础设施和应用进行可观测变得可行。通过这套框架，企业可以无需侵入用户应用，从内核感知不同的可观测数据，从而简化用户的配置和使用。
在AI浪潮的推动下，K8s平台的应用场景也在不断拓展。除了金融行业和制造业，政企、高校等用户也在逐渐增加。他们都在利用K8s平台来提升自己的数字化水平和创新能力。可以预见的是，在未来的发展中，K8s将继续发挥其在容器化、微服务、敏捷开发等方面的优势，为企业的数字化转型提供更加强大的支持。
