雲計算

Knative 是基於 Kubernetes 的開源 Serverless 應用編排框架。阿里雲 Knative 在社區Knative基礎之上，與阿里雲產品進行了深度的融合，給你帶來最純粹的容器化 Serverless 體驗。 章程 關於 Knative Serverless 服務引擎 – Serving Serverless 事件驅動 – […]

“互聯網數字創新體驗官”，是邱華勇做了20多年證券業數據中後臺之後，在這個金融業更用力擁抱數字化時代背景下獲得的新身份。“整個證券行業開始真正地引入互聯網基因。改變拓客模式、做大客群、提高客戶體驗，從而吸引更多的客戶願意來我們興業證券，享受更好的綜合金融服務或者財富管理體驗。” 不止證券業，銀行信貸員可以通過數據、智能更清晰地掌握企業運行情況，多一些“雪中送炭”；保險代理人可以通過雲技術更方便地服務客戶，多一些專業建議，等等。 科技早已改變金融業態，而對於每個金融客戶、金融從業者，那些帶有溫度的故事，才慢慢展開。 擺脫刻板印象 金融從業者向來與多金、光鮮和慾望高度捆綁，似乎缺少一些人情味和親和力。 這種刻板印象或許該改一改了。金融人正在逐漸脫掉西裝、放下專業術語、帶著微笑與誠意走到客戶身邊，開始關心起吃穿住行的日常。 以一家中小銀行的變化，就足以管窺到整個銀行業在服務上提質增效、加強用戶思維的整個改變。 濰坊銀行，這家總部位於山東半島中部的中小城商行，已在數字化轉型的道路上取得了亮眼成就。不僅物業費、水費、電費這些日常繳費需求，可以實現足不出戶即可繳納，甚至於回收廢品、開鎖換鎖、文印圖文等需求，都可以通過濰坊銀行APP一一實現。 這些功能的實現，主要是基於濰坊銀行與物業公司及社區的合作。通過數據遷移工作，濰坊銀行APP為居民整合其社區周邊的便民信息，升級為社區萬事通。同時，濰坊銀行還與當地高新區政府試點“智慧停車”，讓市民享受“一次綁定、全城暢行”的服務體驗。 讓用戶感受到“雪中送炭”的事情也時有發生。花卉種植戶馬婉彤三年前聽了朋友的介紹後，毅然踏入青州這片土地。她承包土地、建造花卉大棚、購進幼苗、精心照料，靜待花卉長成。但就在要收穫的時候，颱風“溫比亞”、“利奇馬”呼嘯而至，讓她多年的努力功虧一簣。 正在馬婉彤一籌莫展之際，濰坊銀行的工作人員走訪到她的花棚，詳細瞭解受災損失情況，知道她為後期資金髮愁時，向她推薦了“花好貸”，現場不到十分鐘，就幫她通過手機銀行提交申請，不需要來回跑，很快就收到濰坊銀行的貸款審批短信。截至目前，“花好貸”已累計放款206筆2390萬元，走出了一條“科技+花卉”助跑農業現代化的路子。 一直以來，濰坊銀行堅守“立足地方經濟、立足小微企業、立足城鄉居民”的發展定位，視服務地方經濟與城鄉居民為己任。更多像“花好貸”這樣“深耕+創新”助力鄉村振興的惠農助農案例，貫穿在濰坊銀行人過去奮鬥的每個日夜裡。 自2019年全面啟動數字化轉型以來，濰坊銀行華麗轉身，成為山東省內首家探索實施敏捷組織轉型的銀行，建成省內首家全場景5G智慧銀行網點，在省內首家上線視頻銀行。 其中，與阿里雲共建“數字金融聯合創新實驗室”，研發部署“濰銀釘釘”，實現管理業務雙在線，為組織、業務、生態的全面協同提供有力支撐。 基於科技賦能帶來的升維優勢，濰坊銀行以創新思維方式“走出銀行辦銀行”。疫情期間，通過與阿里雲合作，48小時上線“濰銀愛心平價菜”小程序，將山東壽光的新鮮蔬菜從田間地頭直接送到市民的手中，有效解決市民出門買菜難題；濰坊銀行“智能防疫登記系統”，可對社區、商超、商務樓宇等重點區域外來人員進行線上化登記管理，為疫情防控添磚加瓦。 迴歸初心 金融，其實最早就是為普通人服務的。後來變得越來越高端，追求高淨值人群和大型企業，所以普惠金融才成為全球都在努力實現的金融願景。 如今，金融業再歷變革，迴歸初心。金融機構進入數字化轉型階段，再次讓金融服務變得越來越大眾化、便利化和低成本。數字化轉型不再是停留在機構戰略發展文件裡的字面表述，而是真正做到利用技術，解決客戶的金融和非金融需求，與客戶建立更密切的聯繫，也讓客戶感受到更便利的服務，進一步拉近金融機構與用戶的心理距離。 比如，興業證券基於機器學習、知識圖譜、數據處理、生物識別等技術，推出精準營銷、智能客服、智能資訊、智能助手、投資輔助等一系列場景化應用。每個人都可以獲取適用於自身的資產配置方案，並獲取更智能的交互服務。通過支持7*24小時業務辦理，覆蓋到更廣泛的用戶需求。興業證券互創中心負責人邱華勇先生曾公開表示：證券行業引入互聯網基因，是一種行業模式的巨大變革。 再比如，友邦人壽通過將銷售、精算、財務等數十個核心系統部署在阿里雲金融雲上，可以根據業務拓展的節奏，提前幾天時間來購買充足的計算資源以應對可預見的業務高峰。大型保險企業重磅押注科技，背後的思考並不再是單純加大IT投入，更多地是提升自身科技力量，運用新數字科技孵化全新的保險產品，對保險的定價、理賠、體驗等方方面面進行重構。

智能供應鏈解決方案有IoT與人工智能的技術支持，雲計算與雙平臺為業務創新提供技術支撐，運用數字技術深挖數據潛能，實現更智能高效的客戶服務、全鏈路可視化、一站式協同優化，讓企業供應鏈更高效快速和準確。 1、智能供應鏈解決方案架構 核心技術賦能 IoT：優化了數據收集，並讓人機互動更豐富 數字技術：企業核心資源，需要更快速迭代發展 雲計算：讓企業管理和計算實現質的飛躍 智能算法：讓商業智能成為可能 數據中臺+業務中臺：賦予用戶更高的靈活性，讓新技術更易應用與升級 2、智能供應鏈解決方案優勢 √ 更敏捷的需求洞察 產銷端自動對接，庫存物流統籌管理；可以進行更準確的需求預測，並進行持續優化。 √ 全鏈路可視化 客戶深度洞察，全渠道行為可視化，提升客戶體驗；實時監控分析，主動預警，輔助決策，迭代優化。 √ 智能高效的客戶服務 客戶響應的時效性要求更高，更智能實現需求分解，自動化生產，智能調度，商品交付等。 √ 一站式協同優化

世界本是多維的。進入5G時代，觀眾對多維度視覺體驗的需求日益增長，5G MEC網絡與邊緣計算的結合，具備大帶寬、低延遲特性，使視頻多維視覺呈現成為現實。在第二十三屆CUBA中國大學生籃球聯賽期間，中國電信（江蘇公司、雲公司）、阿里雲與優酷強強聯合，通過5G+邊緣計算+“自由視角”這項黑科技，充分發揮多角度、多細節、自由觀看的特點，幫助觀眾更立體地追蹤球賽的精彩瞬間。 視頻類業務發展至今，已不僅僅是單純的視頻內容的播放呈現，觀眾更多的將其當作一個全新的交流媒介。為了讓直播體驗發揮到極致，優酷與中國電信（江蘇公司、雲公司）、阿里雲三方聯合，將5G MEC網絡與邊緣計算技術相結合，使得自由視角直播在低延時、本地彈性化算力等方面取得巨大成功，這也是中國電信MEC和阿里雲邊緣計算在消費互聯網場景下的首次實踐落地，對後續5G+MEC在高新互動視頻領域的應用具有重大意義。 所謂“自由視角”，是通過在體育場館內環繞部署多臺攝像機，將現場採集的多路視頻內容編排整合後回傳至中心雲或邊緣節點，通過中心雲或邊緣節點部署的算力，將視頻流做3D渲染重建，再將渲染後的視頻流實時傳送給觀眾，讓觀眾可以在150度的範圍內隨心滑動觀看比賽，真正實現“你的視頻你做主，你就是這場球賽的導播”。 說起視頻直播，總是讓人有種又愛又恨的感覺。視頻直播帶給觀眾的視覺體驗和互動體驗是傳統靜態文字傳播媒介無法企及的，但是視頻直播中經常伴隨著出現一些不那麼讓人愉快舒心的事情，例如延時久、卡頓、掉線、黑屏等等，這些事情從始至終都困擾著直播應用開發者。那麼如此酷炫的自由視角直播又是如何造就的呢？ 在本次CUBA中國大學生籃球聯賽直播過程中，優酷藉助現場40臺攝像機同步進行視頻拍攝，將多路視頻通過現場編碼器拼合後通過 RTMP 上傳給雲端計算集群，通過3D重建算法實現6dof視頻的生產，然後將視頻經由RTMP上行到直播中心。當用戶終端選擇進入6dof視頻播放，邊緣雲通過調度服務找到距離最近的MEC邊緣計算節點，用戶將直播或點播ID和用戶觀看視角上行到MEC邊緣節點，MEC邊緣節點拉取對應的6dof直播HLS流，實現下載，下載解碼後，根據用戶傳入角度通過算法差值計算出對應角度的視頻流，並通過5G網絡發送給終端用戶。 在整個鏈路之中，視頻的3D渲染重建依託於中國電信（江蘇公司、雲公司）邊緣雲計算MEC與阿里雲邊緣計算操作系統的技術整合。以邊緣計算形式實現視頻數據就近雲化處理，提高數據運算能力，降低對用戶終端設備本身的性能依賴，進一步優化用戶訪問的網絡時延，更從容應對大流量、高併發的同時也能降低中心壓力，更好滿足如賽事直播、綜藝直播、在線教育等互聯網場景下大帶寬、低時延的業務需求。 中國電信（江蘇公司、雲公司）將5G網絡與邊緣計算MEC產品緊密結合，依託5G網絡低時延、廣覆蓋的特性，以及中國電信遍佈區縣、更靠近用戶的機房，將視頻數據在本地完成處理，極大降低觀眾觀看直播的時延，更好的滿足大帶寬、低時延業務的需求，為觀眾打造了低時延、高清、極速的觀看體驗。 為了更加有效地實現對電信MEC邊緣雲資源的部署、分發和調度，中國電信MEC邊緣雲也完成了與阿里雲邊緣計算操作系統的技術對接。阿里雲邊緣計算操作系統的引入，使得中國電信廣覆蓋、全程安全、能力開放的邊緣雲MEC計算能力得到更優的編排與管控，進一步優化了用戶訪問的網絡時延，更從容應對大流量、高併發的同時，也能降低中心節點壓力，更好滿足如賽事直播、綜藝直播、在線教育等互聯網場景下大帶寬、低時延的業務需求。 實際上，阿里雲邊緣計算操作系統，是基於阿里雲的虛擬化以及網絡、計算、存儲、安全等方面的技術沉澱，形成的一個大規模、分佈式的、位置無感的、屏蔽底層資源差異、規模差異和使用差異的邊緣計算平臺。通過能力的開放以及運維聯動，為上層視頻應用提供豐富的邊緣中間件能力。以上兩者的技術打通，使得計算無處不在，充分發揮近終端、低延時、彈性算力的價值，賦能視頻行業突破原有業務邊界。 5G已經到來，邊緣計算是5G產業大規模應用的助推器。本次中國電信（江蘇公司、雲公司）、阿里雲與優酷的三方合作，可以說打通了5G面向互聯網商用之路的一道門。未來，5G邊緣計算必將進一進激發視頻產業創新變革，為觀眾帶來更加沉浸式、更震撼新穎的視頻娛樂體驗；同時邊緣計算將隨著5G應用的推動在 S智能製造、雲視頻直播等一系列toB、toC領域場景獲得更廣泛的部署。

前兩天看了一篇文章，提到了“分佈式雲”這個概念，我個人覺得這個“分佈式雲”仍然沒有跳出混合雲的範疇，只是底層資源的實現形式上有自己的主張和對應的產品罷了，在有了Kubernetes這個雲原生操作系統以後，至於底層的資源到底是如何供給的其實已經沒有那麼重要了。 在上次的公眾號文章中我提到了通過阿里雲的ASM（阿里雲服務網格服務）可以同時納管雲上和雲下IDC的Kubernetes集群，並可以實現雲上雲下的服務路由和流量管理。 （上圖來自阿里雲官網有關ASM的介紹） ASM和Kubernetes可以實現計算資源的雲上雲下自由融通，在配合之前介紹的PolarDB一體機和MiniOSS就可以在線下環境提供與雲上完全兼容的結構化和非結構化存儲能力，再通過專線/VPN/SAG實現網絡互聯，我們就得到一個雲上雲下一體融通的混合雲。 除了Kubernetes和ASM服務之外，下一代的混合雲大概還需要以下這些服務： 線下的Kubernetes容器平臺很有可能是構建在現有的虛擬化平臺上的，這樣相關的硬件資源就可能進行充分的利舊。 除了可以利舊虛擬化平臺，像F5/A10這樣的負載均衡設備、現有的網絡設備、存儲設備、安全設備都可以繼續使用。 增加MiniOSS設備用來在線下IDC提供和雲上兼容的非結構化數據的存儲能力。 可選增加PolarDB數據庫一體機，可以在線下IDC提供和雲上一致的雲原生數據庫服務。 可選在靠近IDC的邊緣側開通邊緣計算服務，利用邊緣節點的彈性計算資源就近進行數據的處理。 在中心雲的VPC內部可配置一定數量的ECS來滿足正常業務水位的資源需求。 當業務存在突發峰值請求時可以通過ECI彈性容器節點來快速補充資源缺口。 可選MQ消息隊列服務，可以緩衝突發業務流量，保證在資源的擴容期間不丟失訂單。 SLB負載均衡服務無需隨著資源的擴容而進行手工配置，Kubernetes的彈性伸縮機制將自動完成相關資源的接入。 GTM全局流量管理服務通過對DNS請求的智能分發來在線下IDC和雲上環境之間進行流量分配。 可選的ACR容器鏡像服務，管理容器的鏡像，當ECI節點需要快速進行資源彈性擴容時，ACR支持分佈式的鏡像分發。 可選的DTS服務，可在線下IDC和線上雲數據庫之間進行實時數據同步，滿足業務的高可用需求。 以上內容，希望對大家有用。

客戶介紹 2020 年的“十一出行節”期間，高德地圖創造了記錄 ——截止 2020 年 10 月 1 日 13 時 27 分 27 秒，高德地圖當日活躍用戶突破 1 億，比 2019 年

一 、背景 據IDC發佈的《數據時代2025》報告顯示，全球每年產生的數據將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB，平均每天約產生491EB數據。隨著數據量的不斷增長，數據存儲成本成為企業IT預算的重要組成部分。例如1PB數據存儲一年，全部放在高性能存儲介質和全部放在低成本存儲介質兩者成本差距在一個量級以上。由於關鍵業務需高性能訪問，因此不能簡單的把所有數據存放在低速設備，企業需根據數據的訪問頻度，使用不同種類的存儲介質獲得最小化成本和最大化效率。因此，把數據存儲在不同層級，並能夠自動在層級間遷移數據的分層存儲技術成為企業海量數據存儲的首選。本文介紹數據倉庫產品作為企業中數據存儲和管理的基礎設施，在通過分層存儲技術來降低企業存儲成本時的關鍵問題和核心技術。 1. 什麼是分層存儲 分層存儲顧名思義，就是把數據分為高頻訪問的熱數據和低頻訪問的冷數據，並分別存儲在熱數據層和冷數據層，達到性能與成本的平衡。熱數據層採用高性能存儲介質，單位成本高，為控制預算一般容量較小，只存儲關鍵業務數據，例如ERP，CRM數據，或者最新的訂單數據等。冷數據層則存儲非關鍵業務數據，例如審計日誌，運行日誌等，或歷史沉澱數據，例如一個月前的訂單數據。此部分數據體量大，訪問頻度低，性能要求不高，因此採用單位成本低，容量大的存儲介質來降低成本。同時，隨著時間流逝，部分熱數據訪問頻度會降低（一般稱為數據降溫），此時存儲系統能夠自動遷移該部分數據到冷數據層來降低成本。 2. 數據倉庫分層存儲面臨的挑戰 數據倉庫產品在實現分層存儲能力時，面臨的幾個核心挑戰如下： 選擇合適的存儲介質。存儲介質既要滿足性能、成本需求，還要滿足可靠性、可用性、容量可擴展、運維簡單等需求。 業務上的冷熱數據，如何在分層存儲中定義？即如何描述哪部分是熱數據，哪部分是冷數據。 冷熱數據如何遷移？隨著時間流逝，業務上的熱數據降溫為冷數據後，數據倉庫如何感知溫度的變化並執行數據遷移來降低存儲成本。 如何加速冷數據的訪問？冷數據仍然會被訪問，比如因法規政策要求，用戶需對三個月前數據進行修訂，或者需要對過去一年的數據進行統計分析來進行歷史回顧和趨勢分析。由於冷數據體量大，查詢涉及的數據多，存儲介質性能低，如果不進行優化，對冷數據的元信息，內容訪問可能出現瓶頸影響業務使用。 二 、數據倉庫分層存儲關鍵技術解析 本章將以阿里雲數據倉庫AnalyticDB MySQL版（下文簡稱ADB）為原型介紹如何在數據倉庫產品中實現分層存儲，並解決其核心挑戰。ADB的整體架構分為三層： 第一層是接入層：由多個前端節點構成，主要負責接入用戶查詢，進行SQL解析、優化、調度。 第二層是計算引擎層：由多個計算節點組成，負責執行用戶查詢。 第三層是存儲引擎層：由多個存儲節點組成，用戶數據按Shard切片存儲，每個Shard有多個副本保證高可靠和高可用。 1. 冷熱數據存儲介質的選擇

構建便捷可及的“大服務”體系、規範高效的“大經辦”體系、智能精準的“大治理”體系、融合共享的“大協作”體系、在線可用的“大數據”體系、安全的“大支撐”體系，實現全國醫療保障基礎設施集約化、監督管理智能化、公共服務精準化、決策依據大數據化、業務經辦一體化、社會協作多元化、安全保障全息化，為新時代醫療保障事業高質量發展提供新動能，促進國家治理體系和治理能力現代化，增強人民群眾的獲得感、幸福感、安全感。 解決方案 （一）業務中臺 醫療保障信息平臺上所有的“業務中心”的集合稱為“業務中臺”，支撐全領域統一、共享、穩定的業務能力。新系統建設不用從頭開始，可以從業務中臺選擇適用的共享業務中心的服務，即可實現複用又可以避免“煙囪”式系統的建設。業務中臺通過核心能力沉澱支撐上層應用系統的快速迭代和創新，從而解決系統擴展能力低，業務功能重複建設、系統穩定性差、無法支撐高併發等問題。 （二）數據中臺 數據中臺：將報表、大數據分析、大數據展現等能力封裝起來，以服務的形式提供給各子系統。同時，數據中臺是業界標準的數據資產化和價值化體系，是大數據建設的一套最佳實踐和解決方案。醫保保障數據中臺總體架構包含大數據計算引擎、數據集成、大數據倉庫、數據服務、數據治理與數據開發六大模塊。 （三）內部控制子系統 內部控制子系統依據風險控制的方法，對醫療保障信息平臺的業務進行風險提醒，並對事前、事中、事後的經辦過程建立風險控制指標和監督體系，防止經辦人員在辦理過程中出現流程、規則等方面的風險。同時，對經辦的全過程進行分析，不斷優化經辦流程和規則。系統建設目標用一句話來描述，就是“讓業務經辦人員按照業務經辦規章制度和要求正確地經辦業務”。 （四）內部統一門戶子系統 內部統一門戶是國家醫療保障局及地方醫保工作人員訪問醫保信息系統的唯一入口，為工作人員提供內部工作臺和基礎辦公能力，便於國家醫療保障局及各省、統籌區工作人員開展日常工作。 （五）跨省異地就醫管理子系統 跨省異地就醫管理子系統為醫療保障信息平臺的一個子系統，主要以國家醫保局作為業務協同中心，實現跨省異地就醫的備案，提供各省之間異地就醫信息的交換渠道，以及實現跨省異地就醫業務查詢服務、結算服務，並對跨省異地就醫的業務進行監管。 （六）醫療服務價格管理子系統 醫療服務價格管理，是醫保局的新職能，按照“騰空間、調結構、保銜接”的思路，加快建立以成本和收入結構變化為基礎、及時靈活的價格動態調整機制，通過規範診療行為，降低藥品、醫用耗材等費用騰出空間，優化調整醫療服務價格，重點優化調整體現醫務人員技術勞務價值的價格，降低大型醫用設備檢查治療和檢驗等價格，迴歸就醫的治療本性，為“三醫聯動”帶來強有力的促進作用。 （七）支付方式管理子系統 支付方式管理子系統，為實現醫保支付方式的全國統一管理，通過系統維護的方式，將各統籌區醫保支付政策，按照國家標準進行維護，並對業務基礎子系統提供個人待遇結算和機構支付的算法支撐服務，彙集全國支付方式數據，為大數據應用、運行監測提供數據支撐，從而掌控了全國各地醫保支付方式信息和詳細算法。 （八）藥品和醫用耗材招採管理子系統 藥品和醫用耗材招採管理系統，支持組織開展國家級別的藥品和醫用耗材招標採購業務，按照國家醫保局的標準，及其對醫療保障信息化建設的要求，依託省級平臺與國家平臺之間的協作聯通，使用國家下達的中臺服務，貫徹表層應用能用即用，國家系統中未設計的表層應用，採用國家統一的中臺進行組裝的整體思路，建設全國統一的醫療保障信息平臺，發揮信息化對醫療保障事業的支撐作用，為各省提供交易、結算和數據上報應用支撐。 （九）公共服務子系統 公共服務子系統是面向公眾提供的全國一體化的公共服務平臺。涵蓋PC網廳、移動APP、公眾號、小程序、自助一體機、開放API及未來可能的所有渠道。服務對象包括參保人與非參保人、執業醫師、參保單位、招採企業、醫藥機構等。公共服務子系統充分運用信息化手段實現信息登記、信息查詢、信息採集、信息公示等一系列公共服務，為公眾解決辦事難、辦事慢、辦事繁的問題。加快推進政務服務“一網通辦”和辦事“只進一扇門”、“最多跑一次”的目標。

​又到一年畢業季，即將開啟（實習及正式）職場生涯的同學們會有不少疑惑。比如，熱門技術如何在工業級業務場景落地並帶來更好的用戶體驗？學術界科研與工業級研發的區別有哪些？智慧出行核心技術有哪些，目前主流的技術棧未來發展前景如何？校招同學進入互聯網領域需要具備什麼樣的能力，如何準備簡歷和麵試，職場環境如何？ 為幫助大家解疑答惑，阿里巴巴高德地圖為大家準備了本次高德技術開放日活動，並邀請到了核心工程師與大家一起聊聊智慧出行核心技術以及職場實習、成長那些事。4月10日（週六）上午9點半直播，與大家不見不散，我們也準備了大量的互動好禮等你來拿~ 部分直播話題劇透： 高德如何深耕技術打造出億級用戶的國民級智慧出行服務平臺 最前沿的人工智能、算法、大數據、雲計算、AR、Serverless技術如何落地實踐驅動業務增長 作為業界領先的自動駕駛技術服務商，自動駕駛核心技術有哪些？發展前景如何？ 校招生進入互聯網算法或工程研發領域，需要具備什麼樣的能力？在高德能獲得哪些成長機會？ 如何選擇本專業或跨專業的工作？找工作有哪些TIPS？各崗位簡歷投遞技巧，專業面試考察重點有哪些？ 直播時間：2021年4月10日09:30-15:30 直播平臺： B站（高德技術） 抖音（高德技術） 微信視頻號（高德技術） **直播互動禮品全場不停，每位講師分享環節都有互動禮品，高德公仔、星巴克咖啡、高德打車券…讓你拿到手軟。** 大量應屆生實習崗、社招崗開放，歡迎對高德地圖感興趣的同學，隨時投遞簡歷，加入我們一起創造更美好的出行~ 簡歷投遞郵箱：[email protected] 關於高德地圖 高德地圖是國內唯一日活過億的國民出行平臺，作為國內領先的數字地圖和實時交通位置服務提供商，充分發揮流量，數據和技術等優勢，致力於連接真實世界，讓出行更美好。除地圖導航外，高德地圖還為用戶提供打車、酒店、門票等一站式出行服務。每年為用戶節省出行時間超過21億小時，為30多萬移動應用提供位置服務。

虛擬節點（Virtual Node）實現了Kubernetes與彈性容器實例ECI的無縫連接，讓Kubernetes集群輕鬆獲得極大的彈性能力，而不必受限於集群的節點計算容量。您可以靈活動態的按需創建ECI Pod，免去集群容量規劃的麻煩。本文主要介紹虛擬節點和ECI，通過ack-virtual-node組件如何部署虛擬節點及如何創建ECI Pod。 前提條件 自建Kubernetes集群版本需要高於1.14版本。 您需要創建一個註冊集群，並將自建Kubernetes集群接入註冊集群。具體操作，請參見創建阿里雲註冊集群並接入自建Kubernetes集群。 您需要開通彈性容器實例服務。登錄彈性容器實例控制檯開通相應的服務。 您需要確認集群所在區域在ECI支持的地域列表內。登錄彈性容器實例控制檯查看已經支持的地域和可用區。 虛擬節點和彈性容器實例ECI 阿里雲彈性容器實例ECI（Elastic Container Instance）是面向容器的無服務器彈性計算服務，提供免運維、強隔離、快速啟動的容器運行環境。使用ECI無需購買和管理底層ECS服務器，讓您更加關注在容器應用而非底層基礎設施的維護工作。您可按需創建ECI，僅為容器配置的資源付費（按量按秒計費）。 虛擬節點Virtual Node實現了Kubernetes與彈性容器實例ECI的無縫連接，讓Kubernetes集群輕鬆獲得極大的彈性能力，而不必受限於集群的節點計算容量。您可以靈活動態的按需創建ECI Pod，免去集群容量規劃的麻煩。它非常適合運行在如下多個場景，幫助用戶極大降低計算成本，提升計算彈性效率。 在線業務的波峰波谷彈性伸縮：如在線教育、電商等行業有著明顯的波峰波谷計算特徵。使用虛擬節點可以顯著減少固定資源池的維護，降低計算成本。 數據計算：使用虛擬節點承載Spark、Presto等計算場景，有效降低計算成本。 CI/CD Pipeline：Jenkins、Gitlab-Runner。