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多集群管理从云端、边缘到 IDC，分布式云容器平台可以管理任意环境的 K8s 集群，为企业提供一致的云原生应用管理体验和最佳实践，助力企业实现统一安全治理、成本管理等能力。

智能调度为多环境下不同集群提供统一调度和弹性能力，充分提升资源利用率；通过分布式数据编排，打通跨地域异构数据源，助力智能计算提速。

备份容灾提供备份、恢复、迁移一体化方案，支持跨地域集群容灾，结合多活应用架构，全面提升企业业务连续性。

安全中心提供面向多集群优化的安全策略，并提供智能巡检发现集群的配置风险和安全漏洞。

GitOps 应用持续交付 ACK One 舰队 Fleet 实例托管了 ArgoCD，实现多集群 GitOps 持续交付，满足应用的高可用部署、系统组件多集群分发等需求。

服务网格提供托管式的管理微服务应用流量管理平台，并兼容 Istio。

应用市场提供阿里云产品或分布式云容器平台认证的云原生软件，并可以一键部署到任何地域和集群。

工作流面向批处理、数据处理、科学计算、持续集成等业务场景，提供全托管 Argo 工作流集群，实现大规模工作流编排与高效弹性运行，同时 Serverless 弹性能力优化工作流运行成本。

在分布式云容器控制台上同时管理云上云下的资源，无需在多云的管理控制台中反复切换。基于容器基础设施无关的特性，使用同一套镜像和编排同时在云上云下部署应用。

业务高峰期，在云端快速扩容，把一些业务流量引到云端。

增强可观测性

开启日志，监控，事件，享受云上同等的运维体验。

备份容灾，混合云/同地域/跨地域数据容灾

在分布式云容器平台备份中心，轻松实现 IDC 或其他云上 K8s 集群的备份，不仅支持应用编排，更支持数据卷的云上备份，帮助企业实现业务实时容灾和秒级恢复的灾备能力。

能够提供

应用上云

提供跨地域和数据中心的应用一致性备份和秒级恢复，帮助用户业务应用快速上云。

数据灾备

提供跨地域和数据中心的有状态应用备份，支持备份策略和恢复策略。

业务容灾

提供跨地域和数据中心的应用和数据实时容灾和流量管理。

异地多活

提供兼容 Kubernetes / 开箱即用的两地三中心容灾系统，帮助用户搭建高可用系统。

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全托管 Argo 工作流，开箱即用

编排和高效低成本运行离线作业，以 Serverless 容器的方式支持大规模工作流，提供监控日志等开箱即用的运维体验。相比开源 Argo 自建降低 30% 计算成本。同时，利用分布式数据缓存，数据读性能提高 15 倍，轻松应对数据密集性业务和存算分离架构。可支持数万 Pod 的大规模工作流运行。

能够提供

成本优化

自动选择多 AZ/地域弹性算力，优化成本与效率

高 IO 带宽

通过分布式数据缓存，提供 20GB+/s 聚合读带宽，支持跨地域访问

资源预测

通过负载感知自动调整资源规格

规模化计算

支持千级并发工作流，数万计算任务

分布式云容器平台 ACK One

GitOps 应用分发，实现应用的持续部署

基于 Git 仓库来管理应用的部署模板，实现阿里云容器服务单集群与多集群的应用的持续部署。实现 ArgoCD的全托管能力，同时集成 ACK One 多集群能力，实现多集群的 GitOps 持续交付，满足应用的高可用部署、系统组件多集群分发等需求。

能够提供

简单易学

Git 易于被开发者接受，易于集成，无需额外学习成本

可靠性强

Git 仓库作为应用部署的唯一来源，可提供版本控制、快速回滚和审计能力

安全性高

开发者使用 GitOps 无需任何 Kubernetes 集群权限，仅需要 Git 仓库权限，保证集群安全可靠

应用持续部署

Kubernetes 集群和 Git 仓库中的应用状态自动同步，保持一致，实现应用持续部署

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多集群管理

帮助运维工程师在一处管理任意位置的 Kubernetes 集群，实现统一的应用交付、作业分发，更高水平的跨地域多集群管理运维，应用支持蓝绿、灰度等跨集群负载分发策略。

能够提供

运维多个地域的资源

管理多个地域的集群、连接、权限、配置、密文等。

多集群负载分发

多种Job类型负载的自动路由和分发到多集群中，e.g. SparkJob/Job/TFJob。

多集群租户资源配额

允许设置跨多集群的资源配额。

多集群多租户权限

允许设置跨多集群的用户权限。

应用分发

同时蓝绿／灰度发布应用到多个集群，允许回归到特点版本。

流量分发

跨集群的流量分发和策略控制。

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AI / 大数据，支持注册集群开启协同调度器

分布式云容器平台帮助数据工程师在多集群上轻松部署机器学习应用，实时掌握试验和训练、发布模型，数据部署在分布式存储，无需关心繁琐部署运维，专注核心业务，快速从0到1。

能够提供

AI 算法开发

提供全面的任务、配额、可观测性管理。

AI 训练

支持拓扑感知和丰富的任务调度策略，提升训练效率；通过存算分离架构，大幅提升分布式数据训练速度。

AI 推理

提供 GPU 共享，相较开源实现，资源利用率提高 300% 异构资源弹性伸缩，提供云上 / 云下统一的弹性调度管理。

CPU 智能调度

针对裸机的智能 CPU 调度和 NUMA。

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