从云原生到 AI 原生

Kubernetes 的可扩展机制正成为 AI 基础设施的控制平面，推动云原生架构向智能化演进。

Kubernetes 之所以能成为现代云计算的基础设施，不仅因为它“能调度容器”，更因为它是一个可编程的分布式系统平台（Programmable Platform）。

其核心设计哲学是：

“可扩展而不修改（Extensible Without Forking）”

本章围绕这一哲学，系统介绍了四大扩展机制。下表总结了各机制的类别、关键组件与典型应用场景。

表 1: Kubernetes 四大扩展机制与典型应用

扩展机制回顾

Kubernetes 的扩展机制为平台的可编程性和生态繁荣奠定了基础。下图展示了各扩展机制的关系和典型实现。

API 扩展让 Kubernetes 支持任意自定义资源（CRD），无需修改 API Server。由此打开了 Operator、Serverless、AI Gateway 等上层生态的可能。

通过控制循环（Control Loop）实现状态自动收敛。从自动化部署到 AI Operator，构建自治型系统。

准入控制扩展让策略与安全逻辑在集群层执行。Sidecar 注入、镜像验证、合规检查都依赖 Admission Webhook。

调度扩展通过 Scheduler Framework 插件模型实现智能调度。从资源分配到 AI 作业协调，迈向语义化与智能化调度。

随着大模型与异构计算的兴起，Kubernetes 的可扩展机制正在成为 AI 基础设施的控制平面（AI Control Plane）。

下表总结了各阶段的核心特征与代表技术。

阶段	核心特征	代表技术
Cloud-Native（云原生）	容器化、自动化、弹性伸缩	Kubernetes / Istio / Envoy
ML-Native（机器学习原生）	训练与推理工作流集成	Kubeflow / KServe / MLflow
AI-Native（人工智能原生）	模型中心化、智能调度、语义网格	KubeRay / Volcano / AI Gateway / MCP

表 2: 从 Cloud-Native 到 AI-Native 的演进阶段

下图展示了从 Cloud-Native 到 AI-Native 的技术演进路径。

AI-Native 扩展模式正在重塑 Kubernetes 的应用边界。以下分别介绍三种典型模式。

AI Operator 继承自传统 Operator 模式，但关注对象从“应用”转向“模型”。

AI Gateway 融合 API Gateway 与 Model Gateway 的新形态，管理多模型接入（如 OpenAI、Gemini、Claude、内部模型），实现 LLM 请求路由、监控与安全控制。类似 Envoy，但面向 AI 请求流量。

LLM Workflow Controller 负责 orchestrate 智能体 / Chain / Graph 的执行，结合 LangGraph / LangChain / LangFlow，控制 Agent 之间的协作与状态收敛，对应 AI-Native 的“控制面扩展”模式。

下图展示了三者之间的协同关系。

AI 调度不再只是资源分配，而是决策优化。未来的调度器需要理解：

下图展示了 AI-Native Scheduler 的核心发展方向。

这将使调度器从“静态分配系统”进化为“智能决策中枢”。

Kubernetes 不仅仅是容器编排器，它正在成为一个可扩展的通用计算控制平面（Universal Control Plane）。无论是 GPU 调度、AI Agent Workflow、还是 AI Gateway 路由，其底层思想都是：

Kubernetes 已具备成为 AI 原生操作系统（AI-Native OS）的潜力。未来十年，Kubernetes 的边界，不在容器，而在智能。

发布于: 2025/10/27 • 最后更新: 2025/10/28 • 字数: 1526 • 阅读时间: 4 mins