云原生技术在智能计算与边缘计算中的新进化：Kubernetes与Kubeflow+Volcano的应用

云计算自诞生以来,经历了多个发展阶段的演变。最初是虚拟化技术的兴起,随后是商业基础设施即服务(IaaS)和平台即服务(PaaS)的出现。随着技术的开源化,开源IaaS和PaaS逐渐成为主流,其中Kubernetes于2015年由CNCF发布,极大地推动了云原生技术的发展。在短短四年里,云原生技术得到了广泛采纳,企业和个人开发者数量几乎翻了二十倍，社区贡献的代码量也非常庞大。 云原生的核心转变是从物理服务器到虚拟机，再到容器化的部署方式，这使得应用程序能够更好地适应动态和可扩展的云环境。随着5G、人工智能(AI)和大数据的广泛应用，云原生技术正面临着新的挑战和机遇。特别是在智能计算、边缘计算以及异构计算等新型计算环境中，云原生需要进一步进化以满足这些复杂场景的需求。 在华为开发者大会上，专家们探讨了云原生技术在这些新兴领域的最新进展。其中，Kubeflow与Volcano作为关键组件，对于加速机器学习平台的容器化进程至关重要。Kubernetes（K8s）原本专注于任务调度，但在AI训练中，由于其默认调度器存在的问题，如资源竞争、阻塞、优先级管理和特定任务的亲和性，无法充分满足AI训练的需求。Kubeflow作为一种扩展工具，旨在简化ML工作负载的管理，提供分布式训练、实验、服务和管道功能，使得用户只需关注业务逻辑和算法层面的开发，无需过多关注底层基础设施。 Volcano则是对K8s的增强，专为大数据和深度学习等场景设计，它解决了K8s在分布式AI训练中的调度痛点，如资源分配效率和扩展性。Volcano保持了Kubernetes的易用性和高可扩展性，对于降低分布式AI训练中的资源争抢成本具有显著作用。 智能计算和边缘计算环境下的云原生进化，不仅体现在技术栈的简化和优化，还体现在如何更有效地利用分布式资源、提升训练效率和用户体验。通过结合Kubeflow和Volcano等工具，云原生技术正在助力企业应对未来计算环境的挑战，并推动AI和大数据应用的深入发展。