自2014年起，Kubernetes（缩写为K8s）项目已经经历了近6年的快速发展，从2014年6月的0.1版本，到2015年7月的1.0，再到当前刚刚发布的1.18，近20个大版本的演进，所有核心功能特性已经趋于稳定。

K8s在生产使用已经成为主流，CNCF 2019最新使用调查报告的数据显示，目前84%的用户已经在生产环境中使用K8s，生产环境中容器部署规模超过1000的比例是34%，其中超过5000的大规模应用比例是19%，这三个数字对比2018年都有5%~10%以上的提升。

5年蓄力容器市场为何依旧不愠不火

从各方面来看，Kubernetes项目都已经进入了成熟期。其实，早在K8s 1.9版本之后，K8s的应用层API已经趋于稳定，后继版本聚焦重点已经从核心应用功能转向认证、安全、运维、资源等支撑类功能，更多是优化与补充。

自17年起Docker、Mesosphere、Pivotal等曾经K8s的对手们纷纷宣布支持K8s，K8s一统容器行业成为容器标准，而后自18年起，K8s社区的贡献活跃度已经在逐步下降，去年甚至“K8s is boring”的声音也在Kubecon等各云原生会议中被提出。这是任何一个开源项目发展到成熟期的必然结果。

而从另一方面来看，容器市场则仍处于喷发前夕。从IDC 2019年底发布的中国软件定义计算市场趋势报告来看，虽然IDC预测容器市场在未来五年的复合增长率平均在56.1%，远超整个计算基础设施软件市场24.8%的复合增长率，且容器在互联网、金融、AI等部分行业已经规模落地，大批头部企业已经基于容器构建新一代企业基础设施平台，但2019年容器在计算基础设施软件市场中的整体占比仍不到10%。

K8s容器生产环境落地率突飞猛进而容器市场则仍处于喷发前夕

这其中的原因，除了技术成熟与落地周期上的自然规律之外，也有很大程度上是因为企业在落地容器技术时所面临的各种问题与挑战。

经过数年的发展，当前业界对容器及云原生技术所能带来的好处已经普遍达成共识，包括简化运维、多环境交付一致性、降业务运营成本、缩短TTM促进业务创新*等等，不过在实际落地过程中，企业仍在多个方面存在着顾虑与挑战，比如：

现有的开源K8s容器技术在应对除微服务架构（Micro-Service Architecture）应用之外的传统企业业务时，仍或多或少地存在着一些问题，典型如现有的容器网络、存储、监控、调度、运维、安全等方面。
开源K8s容器平台在非功能性指标上与企业对IT基础设施的要求之间所存在的GAP，典型如集群规模、数据面计算/网络/存储性能、多种企业组网模式支持、业务安全与权限管控模型、高可靠/高可用方案、集群资源利用率等。
开源K8s容器平台在企业新业务场景下缺少相应的成熟解决方案，典型如边缘计算、混合云多云、人工智能/深度学习、大数据应用等，割裂的基础设施平台层会增加企业IT运维与运营难度与成本。
除上述问题之外，由于容器是一套全新的技术体系，企业IT管理者还需要考虑落地过程中对企业现有研发与IT流程的冲击、引入新技术方案的复杂度、对企业业务现有的SLA指标的冲击、使用门槛与人员技能培训等方面。

虽然K8s项目已经成熟但企业落地容器技术仍面临着许多问题与挑战

新基建或成容器市场井喷点

2020中国“新基建”政策的提出，又给企业带来了新的机遇与挑战。

“新基建”根据数字化程度可以划分为三个层次，其中处于最内核的“数字基建”由5G、大数据、人工智能、物联网、云计算等信息化、数字化支柱型产业组成。作为整个新基建产业的基座，数字基建对企业基础设施平台提出了更高的要求，简单可以总结为高产能、高智能、泛在计算三方面：

1、高产能：企业基础设施需要支撑企业业务快速开发与上线，缩短研发周期，促进创新，并且能够具备简化运维甚至免运维、自运维的能力，将企业人员从繁重运维工作中解脱出来，投入到业务快速创新中去。并且，企业基础设施能够基于业务量的需求自动弹性，自适应地满足企业业务诉求，大幅提升企业生产效率。

2、高智能：企业业务信息化、数字化程度提高的同时也带来了大量的数据，所有企业都需要具备数据运营的能力。基础设施平台需要提供高效、及时、充足的数据计算能力支撑企业智能化运营，为企业的大数据、AI类应用提供专用的更高性能、更低成本的异构算力，助力企业智能化转型。

3、泛在计算：5G带来了通信上的革命，低时延、高吞吐、海量连接的泛在网络使得未来企业的业务从数据中心逐步外延到任何场所。智能化的边缘节点、大规模/高效的边云协同计算框架结合泛在网络将企业业务拉近到计算所需要的任何地点，云、边、端的协同会给企业业务创新带来新的机遇。

“新基建”给企业基础设施平台提出了更高的要求

构建完整云原生技术体系迎接市场爆发

目前的这些新挑战与新需求则并不是单一的Kubernetes项目能够覆盖的，也不仅仅是容器技术所能够解决的。

好在K8s从诞生时就自带的平台属性，以及良好的架构设计，使得基于K8s容器可以构建起一整套可以解决上述问题的“云原生”技术体系。云原生社区围绕着K8s平台南向与资源基础设施层的对接、北向与客户业务场景的结合两个方向上衍生出丰富的生态：

K8s北向提供了容器、集群、服务、应用、配置、租户、网络、存储、策略等等一系列的标准化原子接口，使得多种多样的上层行业场景可以基于自身的应用领域来按需组合使用，并可以通过K8s灵活的CRD（Custom Resource Definitions）机制来面向行业扩展、二次开发相关功能，从而方便地解决企业业务容器化改造、新业务完整技术方案设计、企业流程化方案设计与实施等方面的问题。
K8s南向抽象了面向各类运行环境的标准化接口，比如容器运行时的CRI（Container Runtime Interface）、容器网络的CNI（Container Network Interface）、容器存储的CSI（Container Storage Interface），以及各类专用设备与芯片的Device Plugins等，使得企业能够基于自身对性能、安全、高可用、高可靠等关键业务SLA指标的诉求，选取合适的业务运行环境技术体系，将多样化的企业业务运行环境归一到K8s平台统一管理。
K8s易扩展、易管理、天然分布式的架构使得K8s从Cloud Native云原生应用领域快速渗透到多种水平应用领域，包括企业级服务化应用平台、大数据应用、人工智能与机器学习、边缘计算、混合云与多云基础架构等，这使得K8s成为一个统一的企业多业务应用平台基座成为可能。由Istio、KubeEdge、Volcano、KubeFed为代表的多个K8s上层生态项目分别在服务化平台、边缘计算、AI/大数据/批量计算、混合云/多云等领域发挥着越来越积极的作用，成为云原生社区新的发展方向。
5G、AI、物联网等新兴技术对高算力、海量带宽与连接、海量数据管理能力提出越来越高的要求，业务运行环境所需的数据面技术已经进入“软硬一体化”的时代，以硬件加速、硬件卸载、专用芯片、异构计算为代表的各类软硬加速技术也逐渐与K8s容器相结合，为多种应用场景提供强劲的性能与高安全、高可靠，比如AWS EKS容器服务全面支持Graviton2 ARM服务器、AI的Inferentia推理芯片，Google GKE容器服务全面支持Cloud TPU专用AI芯片，以及华为云容器推出的鲲鹏云容器、昇腾AI容器。

围绕着K8s容器所构建的云原生技术栈帮助企业解决上述一系列问题与挑战

Kubernetes项目已推动容器技术生态进入成熟期，而容器及其所代表的云原生行业则刚刚进入加速期，存在着巨大的发展空间。

451 Research预测，2022年容器市场有望突破43亿美金，而由容器所带动的整个云原生市场则是超过百亿美金规模。华为云作为国内最早进入云原生技术领域的厂商，一直在引领容器与云原生行业的产品与解决方案创新。

创作场景

Kubernetes 已进入成熟期，而云原生时代则刚刚开始