容器技术在未来会重点关注几个方向:
绿色低碳
持续发挥容器技术的高效调度和弹性能力，帮助企业提升整体的 IT 效率。结合最新 的节能数据中心技术、新一代神龙架构、自研芯片、容器优化操作系统实现上下游的全栈优化， 提升应用的整体性能和调度效率。以数据驱动的方式，根据应用运行时资源画像实现智能化调 度和实时调整，简化应用资源配置的复杂性，进一步提升应用的混合部署，降低资源成本，助 力企业整体 的 FinOps 管理。
AI 工程化
AI 要成为企业生产力，就必须以工程化的技术来解决模型开发、部署、管理、预测、 推理等全链路生命周期管理的问题。我们发现，AI 工程化领域有三大亟待推进的事情:数据和 算力的云原生化，调度和编程范式的规模化，开发和服务的标准化普惠化。这些需要持续优化 GPU 等异构架构的高效调度，结合分布式缓存、分布式数据集加速等技术，结合 KubeflowAr ena 的 AI 任务流水线和生命周期管理，全面升级 AI 工程化能力。
智能自治
通过引入更多的数据化智能化手段，推动容器的智能化运维体系，降低企业对复杂 容器集群和应用的管理，增强 K8s master、组件和节点的自愈自恢复能力，提供更加友好的异 常诊断、K8s 配置推荐、弹性预测等能力.
安全合规
全面推进 DevOps 向 DevSecOps 演进。面向 Helm、Operator 等 OCI Artifacts 优化整体的安全定义、签名、同步和三方交付;加固容器的南北向和东西向的网络隔离和治理， 推进零信任的链路安全;进一步提升安全容器和机密计算容器的性能和可观测能力。
