百度云容器引擎通过Kubernetes官方认证,容器+AI构建核心竞争力

    近期，云原生计算基金会 (Cloud Native Computing Foundation, CNCF) 宣布百度云容器引擎产品CCE正式通过 “Kubernetes一致性认证”。

    Kubernetes是目前容器技术领域发展更快、使用更广泛的开源技术，它可以帮助使用者实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。作为该项目的管理和维护者，CNCF推出了面向容器服务供应商的一致性测试，供应商需要通过该测试获得Kubernetes许可证明，以确保提供给用户可靠的原生化体验和稳定的服务。

    该认证的通过意味着自2017年7月发布以来，百度云容器引擎对于云端Kubernetes容器技术的贡献得到了官方的认可和肯定，同时也代表百度云容器引擎已经快速发展为一个企业可信任、具备通用性的商用平台。

     什么是百度云容器引擎CCE？

     百度云容器引擎（Cloud Container Engine，以下简称CCE）采用Kubernetes作为容器集群管理系统，依托于百度智能云BCC、BLB等技术提供的稳定基础架构，借助主流的Kubernetes开源工具，向客户提供弹性、高可用、高效便捷的Container as a Services，助力系统架构微服务化、DevOps高效运维、AI应用深度学习容器化等业务场景。

在容器技术快速发展的当下，许多企业期望通过容器化提升应用程序开发部署效率、简化IT运维，但是以Kubernetes为核心的开源架构及其组件的部署、维护、管理等消耗了企业大量精力。百度云CCE提供了强大而易用的托管式解决方案，它将在企业使用容器技术的过程中发挥出以下4点优势：

极简的Kubernetes集群创建和管理

客户可以利用百度云管理台，通过图形化的方式快速创建一个完整并且高度自定义的Kubernetes集群。创建和管理过程中客户无需关心底层的部署和配置，从而将更多精力从繁琐的底层运维转移到真正产生价值的应用层开发。

高度灵活和自由的原生环境体验

CCE为客户提供的是基本元素齐备且完全原生的容器集群，客户将获得集群节点的完全控制权限并且通过kubectl对集群进行直接管理，可以部署符合自己需求的开源组件，满足所有客户差异化的微服务、DevOps需求。

可靠的扩缩容能力和可用性

CCE部署时向客户提供了跨可用区的能力，将节点分布到不同的物理区域，从而保障服务运行不受单一物理机房故障的影响。同时监测用户集群状态，自动化地伸缩容器，保障集群能力符合用户预期。

混合云部署的完整体验

除了支持在百度公有云上进行一键部署以外，CCE也可以无缝衔接百度私有云计算，为客户提供混合云的使用体验。比如用Paddle框架进行深度学习的场景下， CCE集群作为基础设施，可以将数据私密性较高的训练部分部署在私有云，训练好的模型接口部署在公有云，支持“云上预测云下训练”。未来还能通过Paddle Cloud工具进行一键式管理，达到更优化的混合云体验。

作为百度AI生态中的一环，CCE远远不止是一个容器集群管理工具。除了帮助客户解决基础的计算资源调度和应用容器化问题外，其核心竞争力是可以快速构建专属的深度学习训练平台，从而将百度强大的AI能力赋予客户。

CCE在Kubernetes集群的基础上，可以一键集成PaddlePaddle深度学习框架，这是一款百度于2016年9月开源的深度学习平台，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点，该框架已经为百度内部多项产品提供深度学习算法支持，广泛应用于包括搜索、翻译、电商和计算基础架构等方面。

以百度云GPU服务器作为计算资源，以CCE服务作为集群管理工具，以PaddlePaddle作为深度学习框架，百度云将帮助开发者成为AI开发者，帮助企业成为AI企业。

通过该解决方案，百度云CCE将为客户解决AI开发中的两大核心难题：利用Kubernetes解决大规模计算资源的管理和调度难题，屏蔽底层基础设施的差异性。利用PaddlePaddle框架解决复杂算法研发和训练的难题，打造开发、训练、预测全套方案。

CCE未来还将推出对FPGA的支持，以进一步提高底层计算能力。同时AI私有化（一体机）+AI混合部署（模型数据打通）场景的容器解决方案也在布局中，为客户提供跨基础架构的通用AI能力。

随着底层计算能力的优化和各种架构技术的逐渐成熟，AI将会很快迎来又一波发展高潮。百度云CCE致力于为客户解决从底层架构到AI开发中的各项难题，同时为客户提供一个高度自由的AI开发环境。相信随着CCE平台的推广和来自社区更多关注，企业将会在上云和AI化的过程中获得更强的助力。

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