Distributed Cloud Container Platform for Kubernetes (ACK One) gère les clusters Kubernetes déployés dans des centres de données sur site, sur des clouds tiers et dans les régions Alibaba Cloud à partir d'un plan de contrôle unifié.
Types de cluster
ACK One propose trois types de cluster :
| Type de cluster | Description |
|---|---|
| Clusters enregistrés | Tout cluster Kubernetes externe, qu'il soit hébergé sur site ou sur un cloud tiers, connecté à la console ACK pour une gestion centralisée et une intégration avec Alibaba Cloud. |
| Instances Fleet multi-clusters | Plan de contrôle unifié qui regroupe plusieurs clusters Kubernetes afin de coordonner le déploiement des applications, la gestion du trafic et la supervision. |
| Clusters Kubernetes pour les workflows Argo distribués | Clusters serverless basés sur Elastic Container Instance (ECI), conçus pour exécuter Argo Workflows à grande échelle, avec une optimisation des coûts et une exécution pilotée par les événements. |
Fonctionnalités
Gestion centralisée des clusters
Connectez des clusters provenant de n'importe quel fournisseur ou emplacement à une seule console et à une surface API unique.
Appliquez de manière centralisée des politiques de sécurité, des contrôles d'accès et des inspections de configuration sur l'ensemble des clusters.
Consultez les métriques de santé et de coûts de tous les clusters depuis un tableau de bord de supervision global.
Mise à l'échelle des ressources à la demande
Faites éclater les charges de travail des clusters sur site vers Alibaba Cloud en ajoutant des instances Elastic Compute Service (ECS) ou ECI aux clusters Kubernetes externes.
Exploitez l'ordonnanceur ACK pour une planification avancée : ordonnancement groupé (gang scheduling), ordonnancement CPU conscient de la topologie et ordonnancement basé sur ECI.
Accélérez l'accès aux données et réduisez l'utilisation de la bande passante grâce au cache distribué ACK Fluid dans les environnements où le calcul et le stockage sont découplés.
Ajustez automatiquement les ressources cloud pour absorber les fluctuations de trafic, ou définissez une mise à l'échelle planifiée afin d'améliorer la rentabilité.
Protection et récupération des applications
Sauvegardez et restaurez vos applications et vos données entre différentes régions, ou depuis des centres de données vers le cloud, via le Backup center, sans configuration supplémentaire.
Définissez des politiques automatisées de sauvegarde et de restauration pour garantir la protection continue de vos applications.
Mettez en place une redondance géographique active reposant sur trois centres de données répartis dans deux zones, assurant ainsi la continuité d'activité.
Distribution des applications sur plusieurs clusters
Hébergez ArgoCD open source dans ACK One et distribuez vos applications multi-clusters via GitOps.
Appliquez des configurations spécifiques à chaque cluster tout en déployant depuis un même dépôt Git.
Exécutez des tâches planifiées sur plusieurs clusters simultanément.
Gestion du trafic au niveau de la flotte
Acheminez le trafic nord-sud entre les clusters à l'aide des passerelles cloud-native MSE.
Créez des Services multi-clusters pour gérer le trafic est-ouest.
Configurez des Global Ingresses avec des règles de routage de couche 7 basées sur des pondérations et le nombre de réplicas de pods, incluant un basculement automatique.
Exécution de charges de travail IA et Big Data
Déployez des composants entreprise validés par Alibaba Cloud dans vos clusters Kubernetes pour renforcer la sécurité, l'efficacité de l'ordonnancement ainsi que les capacités de calcul dédiées à l'IA et au Big Data.
Gérez les jobs d'entraînement IA, les quotas de ressources et l'observabilité depuis une interface unifiée.
Améliorez l'utilisation du GPU d'environ 300 % grâce au partage de GPU.
Accélérez l'entraînement distribué en découplant le calcul du stockage et en utilisant l'ordonnancement inter-clusters pour les jobs Spark, Kubernetes et TensorFlow.
Activez l'ordonnancement intelligent du CPU et la prise en charge NUMA (Non-Uniform Memory Access) sur les instances ECS Bare Metal.
Exécution économique de workflows à grande échelle
Ne payez que pour l'utilisation du plan de données : les plans de contrôle Argo Workflows sont gratuits.
Utilisez des instances préemptibles pour réduire davantage les coûts de calcul.
Ajustez automatiquement les spécifications des ressources grâce à la prédiction des ressources basée sur la charge.
Prenez en charge des milliers de workflows concurrents et des dizaines de milliers de tâches de calcul.
Déclenchez automatiquement les workflows à partir d'événements Git, Message Service (MNS) ou Object Storage Service (OSS).
Atteignez une bande passante de lecture agrégée supérieure à 20 Go/s grâce au cache distribué entre les régions.
Cas d'utilisation
Connecter les clusters sur site et étendre les capacités vers le cloud
Enregistrez vos clusters sur site pour connecter vos centres de données à Alibaba Cloud et faire éclater vos charges de travail vers le cloud lors des pics de trafic.
Étendre les clusters sur site avec les services Alibaba Cloud
Ajoutez des fonctionnalités d'observabilité, de sécurité et de gouvernance des microservices d'Alibaba Cloud à vos clusters hébergés dans des centres de données ou sur des clouds tiers :
Observabilité : Collectez les journaux, les métriques et les événements en appliquant des pratiques O&M cohérentes quel que soit l'environnement.
Sécurité : Activez l'audit, l'inspection de sécurité, la détection des risques au niveau des nœuds et la gouvernance des politiques.
Gouvernance des microservices : Utilisez Service Mesh (ASM) et Microservices Engine (MSE) pour contrôler le trafic et gérer les services.
Mettre en œuvre la reprise après sinistre sur un cloud hybride, entre régions ou entre zones
Sauvegardez les applications avec état et les données entre différentes régions, ou depuis votre infrastructure sur site vers le cloud.
Planifiez des sauvegardes automatisées et définissez des politiques de restauration afin de respecter vos objectifs de reprise.
Établissez une redondance géographique active en vous appuyant sur trois centres de données répartis dans deux zones, garantissant une continuité d'activité native Kubernetes.
Accélérer les charges de travail IA et Big Data
AI algorithm development: Gérez les jobs IA, les quotas et l'observabilité depuis une seule console.
AI training: Exploitez l'ordonnancement conscient de la topologie, le découplage calcul-stockage et l'ordonnancement inter-clusters pour vos jobs Spark, Kubernetes et TensorFlow.
AI inference: Améliorez l'utilisation du GPU d'environ 300 % grâce au partage de GPU, avec une mise à l'échelle automatique des ressources cloud et sur site.
Intelligent CPU scheduling: Exécutez des charges de travail conscientes du NUMA sur des instances ECS Bare Metal pour les jobs sensibles à la latence.
Distribuer les applications sur plusieurs clusters via GitOps
Déployez vos applications depuis des dépôts Git vers plusieurs clusters à l'aide d'une instance Fleet et d'ArgoCD hébergé :
Les développeurs n'ont besoin que d'autorisations d'accès au dépôt Git ; aucun accès direct aux clusters Kubernetes n'est requis.
Appliquez le contrôle de version, l'approbation des modifications, la restauration du code et la journalisation d'audit à chaque déploiement.
Maintenez les applications dans les clusters continuellement synchronisées avec l'état déclaré dans Git.
Déployez la même application avec des configurations différentes selon les clusters cibles.
Mettre en œuvre la reprise après sinistre entre zones avec des passerelles multi-clusters
Acheminez intelligemment le trafic entre les clusters pour réduire les coûts et améliorer la résilience :
Utilisez des passerelles multi-clusters pour orchestrer le trafic nord-sud en fonction de la disponibilité et des coûts.
Créez des Global Ingresses dotés de règles de routage de couche 7 contrôlées par la pondération et le nombre de réplicas de pods, avec un basculement automatique lorsqu'un cluster devient indisponible.
Orchestrer des jobs à grande échelle et des workflows complexes avec Argo Workflows
Exécutez des charges de travail de simulation, de calcul scientifique, de traitement des données et d'intégration continue sur un plan de contrôle Argo Workflows serverless managé :
Utilisez des ressources réparties sur plusieurs régions et zones.
Réduisez les coûts en exploitant des instances préemptibles et une facturation du plan de données à l'utilisation.
Découplez le calcul du stockage grâce au cache distribué pour accélérer l'exécution des jobs.
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