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云原生下的工作方向（2019 旧文）

云原生下的工作方向（2019 旧文）

7 分钟阅读
云原生行业观察工作方向

这是 2019 年初我整理给团队的一篇内部分享，原始 changelog 是 2019-01-04 完稿。 时隔多年回看，里面的方向判断大部分仍然成立——容器、调度、服务网格、可观测、Serverless 这条主线确实跑出来了；只是后面又叠加了大模型/AI Infra 这条新的山脊。 内容做了脱敏处理，仅保留通用思考。

云原生应用是未来开发的一个大趋势和方向。在写这篇笔记的时候（2019 年初），CNCF 刚刚把 Kubernetes 毕业（2018 年 3 月），Istio 也只是刚刚走向 1.0，runC/runV 还在跟 OCI 规范磨合，Service Mesh 这个词被提出来还不到两年。

但是站在 Infra 团队的视角，那个时间点已经能看到一些清晰的方向。

Cloud Native 的四个发展阶段

阶段 描述 关键点 收益
1 单体架构，实现虚拟化部署和隔离，自动脚本部署 虚拟化隔离、模块化、负载均衡 线性开发、重构困难、依赖运维
2 微服务结构，无状态、自治、隔离，服务根据业务等级划分，可快速降级 微服务框架、持续交付、调用链路、监控、自动化部署、自动化测试 缩短交付周期、不严格依赖测试、蓝绿发布
3 可编程基础设施，服务 0 中断，有状态服务的自动伸缩，异地多活，灰度发布 分布式存储、队列、缓存，金丝雀发布、资源调度、全局一致性 开发专注业务，架构由基础设施负责，基础设施共享，金丝雀发布
4 自学习、自恢复、自调整，高度的可视化和自动化发布 智能运维、高度自动化 AIOps/NoOps，极大的资源利用率，强可知性，极高的可用性

这个分级今天回看依然成立，差异是 stage 4 的"智能运维"在大模型出现之后被重新定义了——以前我们说的是 AIOps（规则/统计意义上的智能），现在则可以真正用大模型做异常诊断、根因分析、甚至自动修复。

几个大的工作方向

我当时认为云原生生态中会有几个大的工作方向：

  1. 容器技术：基于和迭代 runC、runV 等 Open Container 规范，完善 rkt、moby 等容器实现。
  2. 资源调度：基于 Kubernetes 以及 Terraform 进行优化和改造，以支持自身的云平台。
  3. 服务网格：Service Mesh 是 2017 年才提出来的概念，解决的是大规模应用下的服务治理问题。业内以 Istio、Linkerd 应用居多。
  4. Cloud Native 开发框架：提供面向云原生的开发框架支持。

另外，在 Gartner DevOps Model 提出来后，应该致力于将基础平台或云平台向 DevOps 发展，如此才有机会进入 AIOps 阶段。

几年后的回看（2026 补注）

写这篇笔记到现在 7 年了，可以对自己当年的判断做个粗略的盘点：

  • 容器技术 ✅ — runC / containerd 成了事实标准，rkt 凉了；后来的关键演进在 Cgroup v2、systemd cgroup driver、NRI、镜像 lazy-pull 这些方向。
  • 资源调度 ✅ — Kubernetes 全面统一，Terraform 在 IaC 层占住位置；但更有意思的演进在 推理调度 这条新线：KVCache 感知路由、PD 分离、GPU 共享、SLO 多云调度，本质都是把传统调度思路搬到大模型场景。
  • 服务网格 ⚠️ — Istio 没像当年预测的那样统一江湖，sidecar 的复杂度反而催生了 ambient mesh、eBPF 路由这些"去 sidecar 化"的方案。
  • Cloud Native 开发框架 ❌ — 这条线没跑出来，反而是 Serverless 框架（Knative、各家 FaaS）和后来的大模型推理框架（vLLM/SGLang）成了实际的落地形态。

回看的最大感受是：方向判断容易，落地节奏难判断。早 2 年看到容器/调度的统一是容易的，但准确预测"sidecar 会被 eBPF 反向解构""调度会和 AI 推理深度耦合"这种细节，几乎不可能。

所以做基础设施这条线，重要的不是预测得多准，而是保持嗅觉，持续在新场景里把老问题重新做一遍。

附录：通用技术栈索引（2019 视角）

下面是当年整理的云原生技术栈速查表，2019 年的视角，仅作为时代切片保留。

面向云原生开发的协议/规范：

  • Open API、Open Trace、Open Metrics、Open Container Initiative、CNAB

社区：CNCF

基础设施层：

  1. 容器：Docker、rkt
  2. 资源调度：Kubernetes、Terraform
  3. 服务治理：Envoy、Istio
  4. Trace/Metrics：Jaeger、Prometheus
  5. 数据库：TiDB、HBase、MinIO
  6. FaaS：Knative

中间件层：

  • LevelDB、RocksDB、BoltDB、TiKV
  • gRPC、HTTP/2
  • OpenTracing、Jaeger
  • CoreDNS
  • Helm
  • React、Vue、Preact、Next.js、Gatsby

Changelog

  • 2026-06-27 增加多年后的回看与脱敏调整
  • 2019-01-04 初版完稿
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Written by

Zoe

AI Infra Engineer · LLM Serving · GPU/RDMA · 造工具的偏执狂

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