“软件定义是不可扭转的趋势，通过这种方式可以更好地做资源管理，让资源得到最大化的利用，更好地服务于基础设施业务。”青云QingCloud 旗下的KubeSphere容器平台产品负责人于爽谈到，“软件不再像以前通过传统的二进制文件构建，更多的围绕云原生的技术标准一定是容器化的。无论是物理机、虚拟机、云平台，软件可以通过容器在不同的基础设施里运行。未来，云原生一定是企业应用最核心的架构。”
一键开启云原生
于爽谈到，KubeSphere的产品目标是“聚焦业务应用”，所有的功能体验都是围绕应用设计的，“因此，我们在产品开发之前会跟社区用户、青云QingCloud现有的企业用户进行调研，了解他们现在的使用模式是怎样的，期待的模式是怎样的，汇聚并梳理所有的需求，提炼并最终展示在KubeSphere平台上，形成很好的用户体验。”在KubeSphere 2.1版本中，青云QingCloud就提供了很多功能帮助传统应用向容器平台和云原生迁移，用户只需上传后设置参数即可自动实现容器化。目前，KubeSphere的商业客户已覆盖银行、保险、制造、航空、互联网等领域。
自2019年5月以来，KubeSphere（2.0版本开始统计）安装包在社区的下载量已超过1万次。“KubeSphere的开发框架和模式完全基于微服务架构，每个模块都是松耦合的，如果使用相应的功能，可以直接把后端服务模块接驳到KubeSphere，API对API。”于爽说，“KubeSphere开发者在产品迭代过程中有很多自己发现的问题或者新的想法，可以通过代码的方式贡献给Prometheus、Fluent Bit等CNCF的项目，这些开发者中有的人还成为了Jenkins社区、Prometheus社区的Maintainer。随着产品发展、团队成长，我们会把自己的能力贡献给社区。”
2020年，青云QingCloudQingCloud持续通过线下Meetup、线上社区的形式拓展基于应用场景的产品落地，例如随着企业业务规模的快速增长，多集群管理将成为常态化，3.0版本中加入了相应功能支持，以及网络租户隔离、计量、GPU可观察性和对接vGPU的功能。其中，多集群扩展了KubeSphere的宽度，无论是多IDC机房集群还是x86、Arm等多架构集群，都能统一管理，对业务场景更具广泛适应性，可观察性则涉及GPU资源的监控、日志、资源调度，可通过KubeSphere的控制台进行纳管，无需让用户自行操作命令行和配置文件。
在3.0版本中，KubeSphere对GPU的支持更多在辅助功能上，让客户更易于落地，而在未来版本中，会加强AI场景的深耕，在业务实践中帮助用户直接使用GPU资源，并且支持在大数据场景构建AI模型，把青云QingCloud和第三方的AI算法集成进来，运营层面则会为大型企业加入计费功能。从底层的开发架构到上层的业务交付，青云QingCloud希望在KubeSphere通过模块化的方式使得各个功能做到自由嵌套，与KubeSphere无缝衔接。
从软件定义到云原生
于爽介绍称，持续推进开源战略、大力发展合作伙伴是KubeSphere未来的两大方向，借助生态的力量让合作伙伴和社区开发者将更多的业务需求反哺到KubeSphere中，例如在分布式计算、学校教学等场景中远程使用GPU功能的能力。通过可插拔模式，各类型合作伙伴的产品都可以整合至KubeSphere，这也是青云QingCloud连接整个生态的关键，“KubeSphere会帮助用户加速云原生的实现，很多技术细节会随着产品的迭代更加完善。像无服务器计算等技术在KubeSphere的版本规划里都会有，随着社区用户的反馈，我们会逐渐把云原生的关键技术在KubeSphere平台上落地。”
