Karmada 正式从 CNCF 毕业，已用于多集群 AI 训练与 GPU 调度

在近日于上海举行的KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026大会上，云原生计算基金会（CNCF）宣布多集群Kubernetes编排项目Karmada正式毕业。该项目自2021年进入CNCF Sandbox，2023年晋升Incubating，历时约五年完成主要成熟度阶段，目前拥有超过1214名贡献者，来自292家组织，GitHub Star超5600。 Karmada基于标准Kubernetes API构建，解决从单集群扩展到多集群、多云及多区域后的应用编排问题，提供集中部署、资源分发、故障转移和多集群自动伸缩能力，且无需修改原有应用资源定义。其最新v1.19版本强化了分布式AI训练任务的多组件调度，并将基于优先级的调度能力提升至Beta阶段且默认启用。 该项目生产用户涵盖Alibaba Cloud、Bilibili、Huawei、iFLYTEK、JDCloud、Kuaishou、RedNote、SenseTime、Trip.com、Vivo、WPS、ZTO及Bloomberg、Wellhub等，应用场景包括混合云容量管理、多区域容灾、AI训练及GPU/CPU调度。毕业前，Karmada完成了第三方安全审计，建立了正式Steering Committee，并采用CNCF Code of Conduct。