背景
Kubernetes作為通用的容器編排系統，承載了廣泛的應用和場景，包括CI／CD,資料計算，線上應用，AI等，然而由于其通用性和複雜性，管理一個kubernetes叢集對于很多使用者而言還是充滿挑戰的，主要展現在：
- 學習成本高；
- 叢集運維管理成本高，包括節點管理、容量規劃，以及各種節點異常問題的定位；
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計算成本在很多場景中沒有達到最優，比如對于一個定時運作Jobs的叢集，長期持有資源池對于使用者來說是浪費的行為，資源使用率不高。
Serverless Kubernetes是阿裡雲容器服務團隊對未來kubernetes演進方向的一種探索，通過對kubernetes做減法，降低運維管理負擔，簡化叢集管理，讓kubernetes從複雜到簡單。
對Kubernetes叢集做減法
無節點管理
我們相信未來使用者會更加關注應用的開發，而不是基礎設施的維護。展現在kubernetes叢集中，我們希望使用者能夠關注在pod/service/ingress/job等應用編排語義上，對底層node則可以減少關注。
無需管理節點也可以顯著降低叢集的運維管理成本，經統計kubernetes常見的異常問題中大多數與節點相關，比如Node NotReady問題，也無需擔憂Node的安全問題，以及基礎系統軟體的更新和維護。
在ASK叢集中，我們使用虛拟節點virtual-kubelet代替ecs節點，虛拟節點的容量可以認為是“無限大”，使用者不需要為叢集的容量擔憂，無需預先做容量規劃。
無Master管理
和ACK托管版一樣，ASK的Master(apiserver, ccm, kcm等)資源被容器服務平台托管，使用者無需管理這些核心元件的更新和運維，也不用付出成本。
極簡的k8s基礎運作環境
除了無需管理節點和Master外，我們還對kubernetes叢集管理做了大量簡化，包括預設托管很多addon，使用者無需再管理一些基礎的addon，也不需要為這些addon付費。依賴阿裡雲原生的網絡和存儲等能力，以及獨特的托管架構設計，我們提供了極度簡化但功能完備的kubernetes基礎運作環境。
綜上可以看到，ACK叢集至少需要2台ecs機器以運作這些基本的Addon，而ASK叢集把這些基礎Addon化為無形，可以達到0成本建立一個開箱可用的kubernetes叢集。
簡化彈性伸縮
因為無需管理節點和容量規劃，是以當叢集需要擴容時也就不需要考慮節點層面的擴容，隻需要關注pod的擴容，
這對于擴容的速度和效率都是極大的提升，目前一些客戶指定使用ASK/ECI的方式來快速應對業務流量高峰。
目前ASK/ECI支援30s完全啟動500個pod（至Running狀态），單個pod啟動可以達到10s以内。
更低成本
除去ASK叢集本身的低成本建立外，pod的按需使用也讓很多場景下資源使用率達到最優。對于很多Jobs或者資料計算場景而言，使用者并不需要長期維護一個固定的資源池，這時ASK/ECI可以很好的支援這些訴求。
經驗證，當pod一天中運作時間少于16個小時，則ASK/ECI的方式相比保有ecs資源池更節省經濟成本。
ECI：快速傳遞容器資源的彈性計算服務
談起ASK，一定會談到ASK的資源底座ECI。ECI是阿裡雲基于ECS IaaS資源池提供的穩定、高效、高彈性容器執行個體服務。ECI讓容器成為了公有雲的第一等公民，使用者無需購買和管理ecs就可以直接部署容器應用，這種簡化的容器執行個體産品形态和ASK形成了一個完美的組合。
使用者可以直接使用ECI Open API建立容器執行個體資源，但在容器場景中使用者普遍需要一個編排系統，來負責容器的排程、高可用編排等能力，而ASK正是這樣的kubernetes編排層。
對于ASK而言，ECI讓ASK容器服務免去了搭建背景計算資源池的必要，更不用為底層計算資源池的容量而擔憂。基于ECI就意味着基于整個阿裡雲IaaS規模化資源池，天然擁有了庫存和彈性優勢（比如可以通過Annotation的方式指定底層eci對應的ecs規格，大部分ecs規格都可以在ASK中使用，滿足多種計算場景的需求）。另外ECI和ECS複用資源池意味着我們可以最大化釋放規模化紅利，給使用者提供更低成本的計算服務。
容器生态支援
ASK對kubernetes容器生态提供了完善的支援，目前已有大量客戶使用ASK來支撐如下各種場景。
- CI/CD：gitlab-runner，jenkins/jenkins-x
- 資料計算：spark/spark-operator，flink，presto，argo
- AI：tensorflow/arena
- ServiceMesh： istio，knative
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測試：locust，selenium
ASK叢集不支援Helm v2，近期ACK/ASK會釋出Helm v3的支援，之後使用者可以非常友善的在ASK叢集中部署Charts。