多集群、多租户和并做到了大量生态构建。陈恺回应，灵雀云的一些客户有在集群上做到机器学习和深度自学的市场需求，作为云计算厂商灵雀云思维平台如何更佳赋能。

回应，灵雀云公布了Alauda Machine Learning云原生机器学习赋能平台。用云原生的思路去落地机器学习工程化的最佳实践中。

“用户可以用于AML（Alauda Machine Learning）创立分布式环境，在平台预置了数据科学家常用工具，在上面可以很更容易做到实验，另外AML（Alauda Machine Learning）可以和ACP协同，将模型研发到训练到检验到公布到再行训练，整个流程自动化。通过AML和ACP以及其它产品线的构建，可以做模型的持续训练、优化、检验的闭环”，陈恺提及。

观测到，目前企业上云主要来自两方面动力，一方面来自传统业务的迁入市场需求，另一方面只不过是云原生技术的发展带给的新能力推展企业上云。陈恺回应，传统的市场需求不会渐渐转至云原生这一层。比如，Service Mesh服务网格今后将不会经常出现相当大的市场需求，但目前来看还很新的。

灵雀云的目标客户还没对服务网格明确提出具体的市场需求，但作为一家以前沿技术立本的新一代公司，灵雀云早已开始著手提前准备，调和好新技术从产生、研发到市场需求、落地之间的gap。他还提及，未来企业如果回头显云原生路线，整个架构可以设计成无服务器的，这是极端的云原生状态，目前显然还为时尚早。陈恺还特别强调，目前传统业务上云市场需求早已在DevOps、容器化选曲、微服务这些方面与云原生技术重合。

“一方面传统业务迁入市场需求不会追上显云原生技术，另外一方面显云原生的市场需求也不会持续的发展。但至于什么时候不会共线，还要再行往前发展想到”，陈恺回应。

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