Kubernetes 原生提供的 worklo ad 无法满足阿里巴巴超大规模业务场景的需求表现在哪

Kubernetes 原生提供的 Workload 能力在阿里巴巴超大规模业务场景中存在以下几方面的不足，这些不足主要体现在复杂业务需求、弹性伸缩、边缘计算、调度策略和可观测性等方面：

1. 复杂业务需求的管理能力不足

Kubernetes 原生的 Workload（如 Deployment、StatefulSet 等）在处理阿里巴巴超大规模业务时，无法满足复杂的业务需求。例如： - 多地域节点管理：在边缘计算场景下，计算节点具有明显的地域分布属性，相同的应用可能需要部署在不同地域的计算节点上。原生 Kubernetes 缺乏对这种分散部署的统一管理能力。 - 高级发布策略：原生 Workload 不支持流式发布、灰度发布等高级策略，而阿里巴巴的业务场景需要更精细的发布控制，例如 OpenKruise 提供的原地升级和发布优先级功能。

2. 弹性伸缩能力不足

在阿里巴巴的大规模业务场景中，推理服务和机器学习任务的调用量会随着业务需求动态变化，这对弹性伸缩提出了更高的要求： - 基于实际资源使用情况的调度：原生 Kubernetes 的调度策略无法基于节点的实际资源使用情况进行负载感知调度，导致资源利用率低下。 - 大规模高并发场景的支持：常规的 Kubernetes 部署方案无法满足大规模高并发的节点需求，而阿里云 ACK 提供了基于 ECS 和 ECI 的弹性推理能力，能够实现秒级启动和弹性伸缩。

3. 边缘计算场景的局限性

在边缘计算场景下，Kubernetes 原生的 DaemonSet 和其他 Workload 存在局限性： - DaemonSet 升级模型的局限：原生 DaemonSet 在云边网络中断时容易导致升级阻塞，而 ACK Edge 集群通过扩展的 DaemonSet 升级模型（如 AdvancedRollingUpdate 和 OTA）解决了这一问题。 - 网络连通性和环境复杂性：ACK Edge 集群需要管理云上和云下的多种网络类型（如专用型边缘节点池和基础型边缘节点池），而原生 Kubernetes 无法应对这种复杂的网络环境。

4. 调度策略的灵活性不足

Kubernetes 原生的调度策略（如 podAffinity 和 podAntiAffinity）虽然可以满足基本的调度需求，但在阿里巴巴的复杂业务场景中显得不够灵活： - 顺序扩容和逆序缩容：原生调度策略无法指定不同实例资源的顺序扩容及逆序缩容，而 ACK 提供了更灵活的调度策略来满足这一需求。 - QoS 保障：在离线混部架构下，原生 Kubernetes 无法提供 QoS 保障，而 ACK 提供了基于节点实际资源使用情况的负载感知调度能力。

5. 可观测性能力不足

在多云混合云场景下，Kubernetes 原生的监控和日志能力无法满足阿里巴巴对全局监控和统一报警管理的需求： - 多集群全局监控：原生 Kubernetes 的监控系统通常针对单个集群，而 ACK One 多集群舰队提供了全局监控功能，能够将多个集群的 Prometheus 监控指标聚合到一个统一的监控大盘。 - 统一报警管理：原生 Kubernetes 缺乏多集群统一报警管理能力，而 ACK Fleet 实例可以统一下发报警规则并保证一致性。

6. 成本优化能力不足

在阿里巴巴的超大规模业务场景中，成本优化是一个重要考量因素，而原生 Kubernetes 在这方面的能力有限： - 弹性扩缩容与混部机制：原生 Kubernetes 无法充分利用弹性扩缩容和混部机制来削峰填谷，而 ACK 提供了基于业务流量动态涨跌的智能化成本优化策略。 - 资源画像与容量规划：原生 Kubernetes 缺乏对新老业务交替频繁场景的资源成本评估能力，而 ACK 成本洞察功能和资源画像功能可以帮助合理规划应用配置规格。

总结

综上所述，Kubernetes 原生的 Workload 能力在阿里巴巴超大规模业务场景中的不足主要体现在复杂业务需求管理、弹性伸缩、边缘计算、调度策略、可观测性和成本优化等方面。为了解决这些问题，阿里云 ACK 提供了一系列增强功能和组件，以满足阿里巴巴的业务需求。