引言如果说2019年是“云原生技术商业化元年”，那么2020年就是“云原生技术成为新常态”的一年。在这一年里，云原生技术正在快速开拓新的技术边界，支持新的应用范式，并更加关注全栈能力和生态建设。突如其来的疫情，更是给2020年的云原生应用落地速度与格局带来了深远的影响，云原生技术已经成为传统企业数字化转型的唯一解决方案。在这样的背景下，云原生技术实践联盟（CNBPA）联合灵雀云、云原生技术社区发起

这份白皮书，是由中国电子技术标准化研究院、华为云、腾讯云、灵雀云等企业共同编制的，是国内首部关于《云原生标准体系》的白皮书。它提供了云原生标准体系的顶层设计、实施路径和建设内容，并结合了典型场景实践案例，为云原生服务提供商、技术开发者以及标准化从业人员等，提供云原生标准化指导。在开源领域，灵雀云持续贡献力量。其开源的容器网络组件Kube-OVN是全球首个被 CNCF 纳入托管的开源容器网络项目，成

LLM Agent 已经成为大语言模型中最有价值的探索方向，也更趋于最前沿的通用人工智能。构建企业自己的 LLM Agent 有助于企业在最前沿的人工智能领域探索具有完全自主性的智能化能力，包括基于企业知识库、企业工具 API（如：会议、审核、报表等）实现完全智能化的操作能力的探索。

容器技术和虚拟机的差异和联系，在了解之前，我们需要了解虚拟机是什么，虚拟机有什么用，以及容器是什么，容器有什么用？　　1.虚拟机什么：虚拟化硬件　　虚拟化硬件指的是一个模仿硬件计算机系统的软件，具有完整的硬件系统功能，由软件模拟并在完全隔离的环境中运行。可以在物理计算机中完成的事情也可以在虚拟机中实现。　　在计算机中创建虚拟机时，需要将物理机的部分硬盘和内存容量作为虚拟机的硬盘和内存容量。每个虚拟

​随着云原生技术从应用侧向数据中心和基础设施下沉，越来越多的企业开始使用 Kubernetes 和 KubeVirt 来运行虚拟化工作负载，实现在统一的控制平面同时管理虚拟机和容器。然而一方面虚拟机的使用场景和习惯都和容器有着显著的差异，另一方面新兴的容器网络并没有专门对虚拟化场景进行设计，功能的完备性和性能都与传统虚拟化网络存在较大差距。网络问题成为了云原生虚拟化的瓶颈所在。Kube-OVN 由

K8S的网络模型我们从底层网络来看，分为三个层面。首先是Pod之间的多个容器的网络互通。我们知道，K8S的Pod可以由多个容器组成，这个层面网络互通是比较简单的，因为所有的容器都是共享一个网卡，可以直接通信。第二个，一台虚拟机上多个容器之间的网络是如何通信的。这块儿其实也比较好解决，例如Docker会搭一个网桥，让上面所有的东西、网卡接到网桥上，他们之间的网络就可以互通。Docker默认服务会创建

Kubernetes v1.31，代号 "Elli"，在庆祝 Kubernetes 项目十周年之后，带来了一系列令人瞩目的新特性和改进，进一步巩固了其在云原生技术领域的领导地位。Kubernetes v1.31 的发布，体现了 Kubernetes 社区蓬勃发展的活力和对未来的坚定信心，也预示着 Kubernetes 将继续在云原生技术领域扮演着核心角色，推动容器编排和集群管理技术的不断进步。：n

无论是构建企业知识库、智能客服、对话机器人还是其他多种应用场景，AML+LLaMA 2的组合都为用户提供了更方便、更易用和更强大的解决方案。LLaMA 2发布了不同体量的模型，以满足不同的硬件部署成本，为企业提供了更多选择和灵活性。随着人工智能技术的不断演进，灵雀云AML将继续积极跟进行业发展，充分利用云原生优势，持续优化和增强对更多先进模型的支持，为企业提供更多样化的AI应用选择。

本次调研与前三期相比，对云原生在传统行业的应用情况进行了更细致的拆解，首次聚焦金融行业进行调研，您可以从本报告中，全面了解到云原生在金融行业的应用现状及落地成熟度，从全栈的视角洞察金融云原生行业趋势。

6大值得关注的云原生安全风险，快来看看你入坑了吗？