在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。
容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级，从而支撑AI工作负载的高效运行和在实际业务场景中的规模化落地。
01｜AI时代的容器进化
重塑智能算力基础设施
如果将AI系统视为一个有生命周期的产品或工程，其过程可划分为四个阶段：大规模数据处理、模型训练、模型推理以及AI Agent应用落地。结合阿里云在开源社区的技术实践经验和多个行业的落地案例来看，这四个阶段既共享一系列底层技术能力，同时也因所处环节差异而呈现出不同的技术需求。
AI系统对容器的共性需求
算力调度与资源利用率优化：在跨地域、多租户及异构硬件环境中，实现关键任务性能保障与全局算力利用率的同步提升。
数据访问与吞吐：通过降低数据访问延迟，确保GPU等高价值算力在训练与推理过程中的持续高效运行。
稳定性与可恢复性：为长周期任务构建多维度可观测能力、快速故障检测、自愈及无缝恢复机制，减少异常事件对整体业务的影响。
安全与隔离：在Agent沙箱中运行生成代码、多工具链调用及高并发访问场景下，提供运行环境隔离和风险防护，防止潜在的高危操作与资源误用。
AI系统各个阶段对容器的特定技术要求
其次是源于四个阶段各自特点产生的特定技术要求。
数据处理阶段：核心任务是大规模数据处理任务的调度和弹性优化，复杂工作流的有序编排，以及异构算力资源（CPU/GPU）的高效协同执行。
模型训练阶段：关键需求是最大化释放GPU计算能力，为训练任务合理分配算力资源，实现低延迟的分布式通信，并为海量训练数据提供高速加载通道。
模型推理阶段：性能目标集中在缩短启动时间、优化长尾响应表现，通过及时合理的弹性策略，提升推理服务响应速度，同时确保服务的高可用性。
AI Agent阶段：基础设施设计需满足工具调用和代码运行的安全防护、支持大规模弹性扩缩，以及提供任务状态持久化能力。
容器作为轻量级虚拟化技术，通过封装应用程序及其依赖环境，在统一的隔离运行空间中部署和管理应用。相比传统虚拟机，容器具备更快的启动速度、更高的资源利用率以及跨环境一致性，可以让应用在开发、测试、部署和运维的全生命周期中保持稳定运行。
在AI领域，容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。Gartner预测，到2028年，全球95%的新AI部署将基于容器环境运行。然而，要在生产规模下满足AI的高性能和高稳定性要求，容器技术和产品形态需随之演进，针对AI场景进行深度调优和能力扩展。
基于以上分析，阿里云容器服务团队对产品及主导的开源项目进行全面升级，为企业构建可靠、高效的AI原生基础设施提供了新范式。
02｜数据处理
从流程编排到高性能计算
在AI系统中，数据准备是价值链的起点，直接决定模型训练与推理的质量和效率。在该阶段主要面临流程复杂与大规模批处理压力两大方面的挑战。
流程复杂：涉及清洗、标注、分片、增强（Data Augmentation）、特征提取等多阶段任务，依赖关系动态变化，对精确版本管理与一致性保障要求高。
大规模批处理压力：面对动辄TB乃至PB级别的数据体量，为在有限时间内高效完成这些离线处理任务，系统需在CPU与GPU混合的算力架构下调度庞大的计算资源；即便在长时间高负载运行状态下，仍需确保系统的稳定性、高吞吐率和资源利用率。
为应对上述挑战，阿里云技术团队在深入分析现有开源方案的基础上，对社区版Argo Workflows进行了深度优化，并创新性地提出了Ray on ACK混合架构。
全托管Argo Workflows
解决社区版在调度瓶颈、资源利用率、任务排队、版本冲突和控制面稳定性方面的限制，支持声明式任务编排、队列管理与依赖控制。
Ray on ACK混合架构
以Ray作为高性能分布式计算内核，执行数据处理任务；ACK调度器统一管理CPU、GPU及不同Compute Class的混合资源，结合任务队列，批调度，弹性伸缩等机制实现细粒度任务调度、弹性伸缩及优先级保障。
基于以上优化和架构，阿里云容器技术在编排与执行能力上形成了完整闭环，并在超大规模、异构算力、高弹性和多租户安全等方面展现出显著优势：
单集群稳定支撑万节点和数十万核CPU/GPU混合算力，满足万级并发工作流与数十万任务的执行需求；
支持通过阿里云容器计算服务（ACS）Serverless容器实现CPU与GPU算力高效弹性扩缩，复用阿里云容器服务Kubernetes版（ACK）云上包月节点与混合云节点池，提高整体资源利用率；
结合Gang调度，Capacity调度、Resource Policy弹性调度与优先级抢占，确保关键任务资源保障及多租户公平性；
Ray History Server配合阿里云ARMS提供全链路日志与故障定位能力，显著提升稳定性和运维效率。
事实上，阿里云容器技术在面向数据处理的技术升级在实际生产应用已经带来显著成效：数据处理吞吐量提升约10倍，GPU资源利用率显著提高，同时降低运维成本约30%，为后续模型训练和推理提供坚实的数据基础。
03｜模型训练
最大化算力调度与数据加速
模型训练作为价值创造的核心环节，已从以往的“算力堆叠”演变为对底层基础设施调度与数据链路优化的综合考验，尤其是在百亿参数以上级的大模型场景下，通常需要应对以下三个挑战：
分布式通信瓶颈：分布式训练性能高度依赖GPU间的通信带宽，不合理的作业调度可能导致跨交换机或跨可用区的高延迟通信，显著拉长训练周期。
数据加载延迟：海量训练数据（TB~PB级）从远端存储直读存在高延迟和重复访问开销，致使GPU长时间等待数据而闲置。
GPU资源利用率低：调试、小规模实验或特定推理阶段常无需独占整张GPU卡，导致昂贵GPU被低效使用。
针对上述挑战，阿里云容器技术体系在调度层、数据层和资源管理层进行了针对性优化。
调度层
ACK/ACS引入多层次拓扑感知调度机制，包括节点内CPU Numa、PCIE和Scale-Up网络NVLink拓扑感知，节点间的Scale-Out RDMA网络拓扑感知，优先将需要高带宽通信的Pod调度到同一交换机或节点内并进行合理的顺序排布，优化任务集合通信效率。
数据层
采用CNCF开源项目Fluid构建分布式缓存，将远端数据集按需缓存至计算节点，支持数据预热、多级缓存，为训练任务提供接近本地磁盘的读取性能，同时满足动态扩容数据访问带宽的需求。
资源层
实现基于显存和算力维度的GPU容器共享与隔离，将单张物理GPU切分为多个逻辑实例，供多任务高效利用；同时提供多租户配额与公平调度机制保障关键任务资源。
通过多层次拓扑感知调度、本地化数据加速以及GPU精细化共享三个方向的优化，使得训练阶段的资源与任务匹配更加高效：
拓扑感知调度实现了亚秒级的通信延迟最小化计算，显著提升分布式训练的同步效率，典型的Allreduce算子性能提升30%；
Fluid分布式缓存将远端数据加载延迟缩短了90%以上，带来更高的GPU MFU；
GPU容器将物理卡切分为多个逻辑实例，资源利用率提升3~5倍，并结合多租户配额与公平调度机制保障关键任务优先运行。
生产环境数据显示，大模型训练的整体时间成本下降显著，600GB级训练数据集加载速度提升至原来的10倍以上，综合算力成本降低超过40%，有效实现了从“可运行”到“最优运行”的性能跨越。
04｜模型推理
既要跑得快更要运行“稳”
大模型的能力经过长期训练已趋成熟，但从技术落地的角度看，模型能力的成熟并不意味着应用可以无障碍运行在企业生产环境中，因此“如何高效落地推理服务”成为核心课题。
首先深入理解推理过程的内部结构来看，一次完整的推理请求可分为Prefill和Decode两个阶段：
Prefill阶段计算提示词（Prompt）的KV值，特征为计算密集型；
Decode阶段需要存储此前计算得到的全部KV值，特征为显存密集型。
当两个阶段在同一GPU上运行时，由于两者在资源使用上互相排斥，导致一个阶段必须等另一个阶段释放GPU计算/显存资源后才能继续，从而无法并行利用GPU，导致总体响应时间加长、性能下降。
除此之外，大规模部署推理服务时还会普遍遇到以下难题：
部署架构多样性：开源社区提供的多种Prefill-Decode分离方案（vLLM、SGLang、Mooncake、Dynamo等）在组件构成、部署方式和配置要求上存在差异，用户选择与运维复杂度高。
启动与加载延迟：超大模型镜像和模型权重文件加载耗时可长达数十分钟，造成严重的推理服务冷启动现象，影响业务响应速度。
高并发与长尾响应稳定性：在峰值访问或复杂上下文场景下，响应延迟波动大，影响模型服务SLA。
GPU稳定性风险：长周期运行中易出现GPU hang、驱动崩溃、显存异常等问题，导致服务中断。
为了解决这些问题，阿里云推出ACK AI Serving Stack套件，以ACK为统一底座，集成推理框架管理、智能流量路由和分布式缓存加速等能力，解决管理LLM推理服务整个生命周期中的挑战。
在ACK AI Serving Stack的技术体系中，三大关键组件协同提供核心能力。
RoleBasedGroup（RBG）
支持一键部署多种开源PD分离框架，灵活、动态配置Prefill/Decode比例以满足不同SLA，并可实现多推理引擎的统一运行时抽象（InferenceRuntime）。
ACK Gateway with Inference Extension（GIE）
专为AI推理深度优化的请求调度与负载均衡能力，通过精准的前缀缓存感知调度，显著提升KV缓存命中率，大幅提升LLM服务的推理吞吐量，降低端到端延迟，显著优化了推理成本。
Fluid
构建分布式缓存，将远端模型文件预热至节点本地，实现零冗余、高速启动。
在实际应用中，这套技术体系在部署统一性、响应性能和稳定性保障方面实现了多项突破：
多推理框架一键部署和推理服务全生命周期管理，降低运维复杂度；
动态调整Prefill/Decode容器比例，确保响应时间、吞吐量等关键指标符合SLA要求；
前缀感知流量路由将长尾场景下的首包延迟提升约73%，响应速度总体提升约40%；
基于Fluid的分布式缓存和模型预热能力，超600GB级模型加载时间由40分钟降至不足4分钟（延迟减少约90%）；
GPU故障检测和自愈机制显著降低MTTR（平均修复时间）；
在线AI Profiling将GPU应用性能瓶颈定位效率提升约50%。
这些突破使模型推理服务能够在生产环境中实现高效启动、稳定运行和持续优化，为最终用户提供更快、更稳定的AI应用交付体验。
05｜AI Agent部署
安全、弹性与状态保持
随着大模型在训练和推理能力上的持续提升，AI的应用形态正从“被动响应”向“主动执行”演进。越来越多的企业开始构建具备自主规划、工具调用和多步任务完成能力的AI Agent，用于客户服务、数据分析、自动化运维等场景。
与以批处理为主的训练过程及部分推理场景不同，AI Agent具备实时交互、多工具调用、多步骤任务等运行特性。这些特性虽然沿用了推理系统的性能与架构基线，但同时对底层基础设施提出了更高要求——尤其是在业务安全隔离能力、并发弹性扩缩能力以及长周期任务的状态持久化能力方面，都需要系统性优化：
更安全隔离的环境：避免攻击者通过提示词⼯程诱导Agent执⾏恶意行为，如访问敏感数据、发起⽹络攻击、执⾏恶意代码、越权操作风险。或模型产生幻觉，执行删除根目录的错误指令。
更大规模的弹性：大模型驱动的智能体应用，可能会有1个Agent循环调用工具执行，甚至多个Agent协作调用工具执行的场景，弹性需求被放大。
长周期/多步骤/强状态的特性：沙箱的状态需要保持并且成本需要更合理的控制。
那么，如何构建可靠的Agent运行环境？ACS针对AI Agent场景进行了系统性优化，实现了强安全隔离、大规模弹性以及状态保持功能等升级。
强安全隔离
使用ACS创建代码/浏览器/桌面沙箱，默认计算环境强安全隔离，再基于Network Policy、Fluid等能力增强，实现了从运行环境到存储、网络的端到端安全隔离。
大规模弹性
ACS新发布了镜像缓存加速功能。基于云盘快照的技术，可以支持千Pod秒级镜像加载。再结合用户负载特征的沙箱资源预调度优化，实现15000沙箱/分钟的大规模并发弹性，让业务更放心按需弹性用云。
状态保持功能
ACS即将发布沙箱状态保持的能力，支持沙箱一键休眠和快速唤醒。在休眠期间，沙箱的CPU和内存资源释放，降低休眠期间的资源成本；同时，也可以基于用户请求快速唤醒沙箱，将沙箱的内存状态保持，完整恢复到您休眠前的沙箱环境，实现在成本与体验之间找到最佳平衡。
此外，ACS性能型实例单核性能最高提升24%，现有客户无需修改任何代码即可平滑享受性能红利，进一步提升各类Agent负载的运行效率。
这些能力已在实际应用中验证：即使面对瞬时高并发、复杂任务链和长时间运行场景，平台仍能提供稳定、安全、高效的执行环境，为下一代智能体应用的大规模落地提供了坚实支撑。
06｜引领AI原生时代的
全链路容器技术
总的来说，阿里云容器技术体系在以下方面显著领先。
超大规模异构调度
支持对GPU算力和RDMA网络资源的高效调度，原生支持AI任务调度，支持GPU精细化共享与隔离，内置网络拓扑感知调度，提升集群资源利用率与运行效率；支持公共云、混合云、本地IDC、多云异构算力的统一管理和灵活的弹性伸缩；
全链路性能与稳定性保障
覆盖数据处理、模型训练、推理等全过程，通过分布式缓存和数据亲和性调度，加速训练数据和模型数据访问。同时具备丰富的监控和诊断能力，及秒级故障检测与自愈能力，确保AI服务在长周期运行中的稳定性与可预期响应。
面向Agent沙箱场景的安全隔离与弹性扩缩
针对AIAgent等多工具调用、高并发访问的场景，提供安全沙箱、状态持久化和分钟级大规模弹性创建能力，有效防范高危指令执行与资源滥用风险。
开源引领与生态共建
在Argo Workflows（超大规模任务编排）、Fluid（分布式数据加速）、Koordinator（面向AI应用与大规模混布的调度器）、RoleBasedGroup（AI推理工作负载管理）等项目中提供核心功能升级，并在多项技术成果中反哺开源社区，推动AI工作负载管理的标准化。
更多开源项目细节：
Argo Workflows：https://argoproj.github.io/workflows/
Fluid：https://fluid-cloudnative.github.io/
RoleBasedGroup（RBG）：https://github.com/sgl-project/rbg
Koordinator：https://koordinator.sh/
这种自底向上的全链路技术优势，可以帮助企业在AI原生时代不仅能够支撑企业实现AI应用的稳定运行，还能在性能优化与成本控制方面持续提供行业领先的基础能力，为构建未来AI基础设施的标准形态奠定了可靠基础。
目前，阿里云容器已在国内多个行业的AI场景中规模化落地，服务月之暗面Kimi、小鹏汽车、MiniMax以及有鹿机器人等一众客户。
阿里云容器的技术能力也获得了权威机构的高度认可。
Gartner®公布2025年度《容器管理魔力象限》报告，阿里云入选“领导者”象限，是亚太地区唯一连续三年入选“领导者”象限的中国科技公司。并且在Gartner®公布2025年度《容器管理关键能力》报告中，阿里云在AI工作负载场景中排名全球第三。
同时，IDC《中国容器市场份额，2024：从云原生到AI原生》报告表示，阿里云以26.6%的占比稳居2024年中国容器市场整体市场份额第一，连续3年蝉联榜首。在细分的公有云容器市场，阿里云以30.5%占比，位居第一。报告中，IDC高度认可了阿里云在容器领域的技术实力，评价其具备领先的全栈容器能力。
此外，在美国亚特兰大举办的KubeCon+CloudNativeCon北美大会现场上，云原生计算基金会®（CNCF®）公布阿里云成为全球首批通过v1.0版本认证的厂商之一。该认证意味着阿里云Kubernetes平台在运行业界主流AI框架及生产级AI应用时，能够为客户提供一致的部署体验与稳定的跨环境性能。
未来，AI技术将持续驱动各行业数字化升级，对基础设施的要求也会不断提高：更大的模型规模、更复杂的任务链、更严格的安全隔离，以及更短的迭代周期，都意味着底层技术必须持续演进。阿里云容器将在性能、稳定性、安全性、成本控制上持续优化，为AI原生时代提供更加坚实的支撑，使企业能够在不断变化的技术浪潮中，稳健前行、共创价值。
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