多集群、多租户和并做到了大量生态构建。陈恺回应，灵雀云的一些客户有在集群上做到机器学习和深度自学的市场需求，作为云计算厂商灵雀云思维平台如何更佳赋能。

回应，灵雀云公布了Alauda Machine Learning云原生机器学习赋能平台。用云原生的思路去落地机器学习工程化的最佳实践中。“用户可以用于AML（Alauda Machine Learning）创立分布式环境，在平台预置了数据科学家常用工具，在上面可以很更容易做到实验，另外AML（Alauda Machine Learning）可以和ACP协同，将模型研发到训练到检验到公布到再行训练，整个流程自动化。

通过AML和ACP以及其它产品线的构建，可以做模型的持续训练、优化、检验的闭环”，陈恺提及。观测到，目前企业上云主要来自两方面动力，一方面来自传统业务的迁入市场需求，另一方面只不过是云原生技术的发展带给的新能力推展企业上云。

陈恺回应，传统的市场需求不会渐渐转至云原生这一层。比如，Service Mesh服务网格今后将不会经常出现相当大的市场需求，但目前来看还很新的。灵雀云的目标客户还没对服务网格明确提出具体的市场需求，但作为一家以前沿技术立本的新一代公司，灵雀云早已开始著手提前准备，调和好新技术从产生、研发到市场需求、落地之间的gap。他还提及，未来企业如果回头显云原生路线，整个架构可以设计成无服务器的，这是极端的云原生状态，目前显然还为时尚早。

陈恺还特别强调，目前传统业务上云市场需求早已在DevOps、容器化选曲、微服务这些方面与云原生技术重合。“一方面传统业务迁入市场需求不会追上显云原生技术，另外一方面显云原生的市场需求也不会持续的发展。但至于什么时候不会共线，还要再行往前发展想到”，陈恺回应。涉及文章：采访左玥：灵雀云是国内唯一在容器PaaS领域有十分强劲产品+服务能力的厂商阿里 Pouch 技术开源负责人孙宏亮：如何在简单场景下构建容器技术的大规模运用容器技术的火热现状与未来未来发展 | 软创公开课原创文章，予以许可禁令刊登。

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