灵雀云CTO陈恺：后Kubernetes时代 云原生助力企业持续
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。
ACE的第一个特性是多集群，除了支持默认的Kubernetes集群，用户还可以自己导入集群，或使用第三方厂商的集群，例如将腾讯、微软的软件集成到用户的PaaS平台上来;ACE跨集群的部署和管理方式，能帮助金融客户实现两地三中心的管理。
ACE的第二个特性是多租户，ACE的大多数客户均来自大企业的平台部门，他们运用ACE为整个企业提供完整的PaaS平台，灵雀云在租户模型的灵活性方面有着相当大的优势。
ACE的第三个特性是生态集成，从产品的设计理念来看，陈恺表示客户可以很容易的替换成灵雀云生态当中的其他合作伙伴，不会被某一云厂商锁定。
灵雀云的产品演进方向 满足各类上云需求
从以上三大产品的发布可以看出，灵雀云的产品演进方向十分明确，ACE主要支持大客户搭建统一的PaaS平台，用于支持各类基础设施、内外部环境以及更多相对复杂的场景。而ACP和ACE的设计目标不同，其功能更通用、更简单，灵雀云希望总结从头部客户中积累下来的经验，将那些通用的提炼出来，变成高度标准化的产品交付给更广阔的市场，从而满足中小企业的云化需求。从集成的角度来看，ACP很容易被其他系统集成，ACE很容易集成其他系统，二者从产品的角度来看是一个互补。大客户可以用ACE作为底座去集成灵雀云生态合作伙伴的各类解决方案，而中小客户可以让ACP独立的集成到其他各个合作伙伴的生态中去，而其他相应功能也将按照这一思路逐渐在平台上实现产品化。
传统业务迁移需求会逐渐转向云原生
“传统企业做数字化转型，不光需要软件，更要清楚如何自给自足的开发软件，具备很强的软件快速交付能力，云原生、DevOps、微服务等理念，都是围绕着同一个目标去实现的。”陈恺表示，灵雀云提供行业容器PaaS解决方案的出发点正是来自于企业的数字化转型需求，针对企业软件开发迭代速度慢、资源利用率低等问题，灵雀云为企业搭建统一的PaaS容器云平台，基于容器技术帮助企业取得持续的创新能力。
从目前来看，企业上云的需求来自两个方面，一是来自传统业务的迁移需求，二是云原生技术发展带来的新能力推动企业上云。陈恺表示，这两类需求会逐渐重合，而且在DevOps、容器化编排、微服务这些领域的需求已然重合了，传统的业务迁移需求会逐渐转向云原生。虽然现在诸多目标客户并未提及Service Mesh服务网格的需求，但是作为一项新技术，必将在未来产生大量的需求，灵雀云会打出提前量，做好新技术从研发到落地的前期准备。他还补充，如果企业要走纯云原生的路线，可以采用无服务器架构，但目前来看还为时尚早。
