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容器化技术是随着互联网的不断发展而逐渐被程序员掌握的一个编程开发技术，下面我们就通过案例分析来了解一下，容器化技术发展与应用需要关注哪些领域。
绿色低碳：持续发挥容器技术的高效调度和弹性能力，帮助企业提升整体的IT效率。结合新的节能数据中心技术、新一代神龙架构、自研芯片、容器优化操作系统实现上下游的全栈优化，提升应用的整体性能和调度效率。以数据驱动的方式，根据应用运行时资源画像实现智能化调度和实时调整，简化应用资源配置的复杂性，进一步提升应用的混合部署，降低资源成本，助力企业整体的FinOps管理。
AI工程化：AI要成为企业生产力，就必须以工程化的技术来解决模型开发、部署、管理、预测、推理等全链路生命周期管理的问题。我们发现，AI工程化领域有三大亟待推进的事情：数据和算力的云原生化，调度和编程范式的规模化，开发和服务的标准化普惠化。这些需要持续优化GPU等异构架构的高效调度，结合分布式缓存、分布式数据集加速等技术，结合KubeflowArena的AI任务流水线和生命周期管理，全面升级AI工程化能力。
智能自治：通过引入更多的数据化智能化手段，推动容器的智能化运维体系，降低企业对复杂容器集群和应用的管理，增强K8smaster、组件和节点的自愈自恢复能力，提供更加友好的异常诊断、K8s配置推荐、弹性预测等能力.
安全合规：全面推进DevOps向DevSecOps演进。面向Helm、Operator等OCIArtifacts优化整体的安全定义、签名、同步和三方交付;加固容器的南北向和东西向的网络隔离和治理，推进零信任的链路安全;进一步提升安全容器和机密计算容器的性能和可观测能力。
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2022-03-15
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