将原虚拟化迁移至以容器为核心的云原生平台，确实可能为制造企业直接进阶到下一代面向AI的数据中心带来积极的影响。以下是几个关键点：容器化和微服务架构：云原生平台基于容器化和微服务架构，这使得应用程序更易于构建、部署和管理。制造企业可以利用这种灵活性，将AI相关的服务...

个人认为这个要分几个方面看，容器化并不是在等量资源条件下可以提升性能。它实现的是降本增效，实现快速部署和易于扩展。将虚拟机底层化。在更少的硬件基础下运行更多的程序。容器化后，若瓶颈在于存储，那么就需要提高容器外存储访问的IO或者网络速度，例如可以考虑分布式存储。...

汽车制造、机械制造等高端装备制造基础架构转型，非常适合引进云/云原生架构底座。以下是几个原因：弹性和可扩展性：云原生架构可以充分利用云计算的弹性资源分配特性，实现资源的动态调整，从而满足高端装备制造在不同时间段的资源需求。这有助于应对生产过程中的高峰和低谷，提高...

除去正常数据安全和隐私性的额保护措施，单说容器的：减少配置不当，例如：开启特权模式（privileged）、挂载Docker Socket逃逸、挂载宿主机procfs逃逸、Docker Remote API未授权访问逃逸 避免将宿主机上的敏感文件或目录挂载到容器内部，或者使用只读模式挂载；避免将Docker Socket文件...

通过一个好的调度器， 实现负载感知调度，pod间软性反亲和调度，这样负载就会尽可能分散均匀。容器集群扩容，主要是根据在线服务的需求扩容，在线低谷期或者闲置的资源才出让给大数据作业使用。...