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主要内容：
开源项目的不断更新和逐步成熟，也促使各企业在 AI、大数据、边缘、高性能计算等新兴业务场景不断采用云原生
技术来构建创新解决方案。
早在 2017 年 , 就有大量企业尝试使用容器替换现有人工智能、大数据的基础平台，通过容器更小粒度的资源划分、
更快的扩容速度、更灵活的任务调度，以及天然的计算与存储分离架构等特点，助力人工智能、大数据在业务性能大幅
提升的同时，更好的控制成本。各云厂商也相继推出了对应的容器化服务，比如华为云的 AI 容器、大数据容器，AWS
的深度学习容器等。
云原生技术与边缘计算相结合，可以比较好的解决传统
方案中轻量化、异构设备管理、海量应用运维管理的难题，
如目前国内最大的边缘计算落地项目——国家路网中心的全
国高速公路取消省界收费站项目，就使用了基于云原生技术
的边缘计算解决方案，解决了 10 万 + 异构设备管理、30 多
万边缘应用管理的难题。主流的云计算厂商也相继推出了云
原生边缘计算解决方案，如华为云智能边缘平台 IEF、AWS
的 GreenGrass、阿里云的 ACK@Edge 等等。
云原生在高性能计算（HPC）领域的应用呈现出快速上
升的势头。云原生在科研及学术机构、生物、制药等行业率
先得到应用，例如欧洲核子研究中心（CERN）、中国科学
院上海生命科学研究院、中国农业大学、华大基因、未来组
等单位都已经将传统的高性能计算业务升级为云原生架构。
为了更好的支撑高性能计算场景，各云计算厂商也纷纷推出
面向高性能计算专场的云原生解决方案，比如华为云推出的
云原生高性能计算解决方案、AWS 推出了可运行在容器平
台的 Batch 服务。
云原生与商业场景的深度融合，不仅为各行业注入了发
展与创新的新动能，也促使云原生技术更快发展、生态更加
成熟。
第一章 云原生发展历程
云原生2.0白皮书
04
简单来看，企业 IT 建设所依赖的基础资源经历了从服务器到云化资源的发展历程，正在快速进入云原生阶段。
服务器阶段 ：其特点是以硬件设备为中心，业务应用随不同厂商设备、操作系统、虚拟化软件的差异化进行定制；
设备的安装、调试，应用的部署、运维基本靠人力完成，自动化程度低，缺乏统一的设备和应用管理能力。后期随着虚
拟化软件的出现，资源的利用率、扩缩容器的灵活性方面得到一定的提升，但并未从根本上解决基础设施与软件割裂、
运维复杂的难题。
云化阶段：传统模式下分布离散的设备，被统一起来，实现了各类资源如计算、存储、网络的池化，通过统一的虚
拟化软件平台，为上层业务软件提供统一的资源管理接口，实现资源管理能力的自动化，屏蔽一部分基础设施的差异，
使得应用的通用性增强，但因为虚拟化软件平台差异化较大，尤其是各厂商的一些商业化增强，无法在厂商间进行能力
共享，应用还是无法以完全标准化的模式构建，应用部署还是以资源为中心。
云原生阶段：在这一阶段，企业的关注点从以资源为中心转移到以应用为中心，包括应用敏捷交付、快速弹性、平
滑迁移、无损容灾等。因此，企业开始考虑如何将基础设施与业务平台融合，为业务应用提供标准的运行、监控、治理平台，
并将业务的通用能力下沉到平台侧，更好的帮助企业实现应用的自动化。
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