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)三大新产品。
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。
灵雀云先后获得分别由腾讯云和英特尔投资领投的融资，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：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，并扩展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，权限和决策参照企业实际的使用习惯，网络、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 年即提供了支持CI/CD流水线和容器流水线能力的版本。在客户流程需求的驱动下，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，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，遇到问题系统将自动报警。最终，企业可以自主选择发布的版本。前期的反复测试，大大降低了正式版本发布的工作量。
ACP Service Framework(ASF)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 Spring Cloud框架，用户可以在ASF平台上一键创建微服务环境，将环境分配给每个项目，开发人员就能够获得API网关、服务注册、服务发现、配置中心、熔断监控、全链路追踪等完整微服务治理功能。
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和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，使用AML可以创建分布式环境并展开实验。AML可与ACP联动，实现从模型的开发、训练、验证、发布到再训练的流程自动化。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ACP所有功能，支持多集群、多租户，并进行了大量生态集成。
首先，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。ACE跨集群的部署和管理方式，能帮助企业客户实现两地三中心的管理。
其次，ACE面向大型企业客户，通过ACE为企业提供完整PaaS平台。
再次，从产品设计理念角度，陈恺表示，客户不必担心被锁定，如果希望进行产品或平台的替换，可以很容易替换成灵雀云生态中的其他合作伙伴。
产品演进方向满足各类上云需求
如上可以看出，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复杂场景。
ACP和ACE分别针对不同的设计目标和客户需求。灵雀云将从服务头部客户中积累的经验加以总结和提炼，对通用需求进行高度标准化和产品化，服务更广泛的市场云化需求。ACP和ACE互为补充，ACP易于被集成，ACE则长于集成其他系统。
传统业务迁移需求将逐渐转向云原生
“传统企业做数字化转型，不仅需要软件，更要具备软件快速交付能力，能够自给自足开发软件。云原生、DevOps、微服务等理念，都是围绕着这一目标去实现的。”
灵雀云提供行业容器PaaS解决方案的出发点正是基于企业的数字化转型需求。针对企业软件开发迭代慢、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，企业上云需求来自两方面，一是传统业务的迁移需求，二是云原生技术新能力的推动。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，传统业务迁移需求会逐渐转向云原生。
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