融合云原生与AI，青云科技超融合实现真正的“云易捷”
根据Dynatrace的数据统计显示，在云原生工具的不断完善下，辅助工作负载现在超过了应用程序工作负载，两者间的的比例为63%:37%。这也意味着Kubernetes已经被企业广泛使用，并越来越有一种成为云端“操作系统”的架势。
作为专为中小算力规模打造的轻量化私有云产品，青云科技云易捷近日推出的新版本中，专门实现了对于云原生与AI的双增强，帮助客户释放数字化过程中的无限潜能。
如何在Kubernetes的基础上，更好的满足企业在容器云平台建设中的诉求，不只是为了云原生而云原生，成为了如何设计产品架构的关键。最新版本的云易捷架构上共分为四层，底层基础基于青云云易捷的计算、存储、网络三大最稳定可靠的能力之上进行Kubernetes集群的创建；核心层可在云易捷平台上通过可视化操作快速构建Kubernetes集群；基础功能层拥有Kubernetes集群管理和应用管理的功能套件，通过版本管理、资源管理等功能组，可以管理大量的容器工作集群，并对接了云易捷底层的自动伸缩功能；应用层则能够支撑业务应用改造，青云容器集群对接了云易捷底层的cloudsat监控能力，实现了针对集群级别的监控告警，实时掌握容器工作集群的健康情况。
“云易捷容器集群的特性在于弹性、简单、自由，从而有效帮助企业完成应用程序云原生的改造工作。”产品经理曹振总结四层架构所带来的优势。
因此，云易捷原生集成的容器集群最终可以实现以容器为核心，全面推动应用架构的转型。例如在开始的应用容器化可以实现应用交付与环境标准化，在应用编排中可实现一键部署复杂应用，并能实现资源调度，解决开发环境不一致，实现异构资源智能调度。在应用监控方面，实现高效自动化运维。云易捷还在应用商店提供丰富的工具，并提供应用开发测试的流程管理。
对于云易捷产品来说，上文中所述的Kubernetes云能力已经打下了良好系统基础，剩下的便是让Kubernetes与AI实现一拍即合。于是，青云专门推出了云易捷AI一体机，内置了AI镜像和Kubernetes容器编排的能力，可以将AI算法和应用程序打包成容器，由Kubernetes自动将任务分配给可用的计算资源，实现资源的最优利用和任务的高效执行。
该产品底层拥有支持AI或者渲染的混合算力集群；AI算力调度层支持虚拟机和Kubernetes双管理与调度，通过容器和虚拟机的“双引擎”同时运行容器和虚机的异构负载，保证多样的算力提供。
云易捷AI一体机拥有兼容性强、高效多能与数据安全三大特性。支持x86芯片或信创芯片，支持国产或进口GPU算力卡。大模型方面也支持如国内的同义千问、盘古、混元，以及国外的GPT-4、Claude、falcon等。最后还保证训练模型的业务数据均本地进行存放，且支持数据加密处理，保证业务数据的安全性。