2026 年 9 月 8 日 —— KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026—— 云原生计算基金会（Cloud Native Computing Foundation，CNCF®）今日宣布，开源项目 Karmada 正式毕业。CNCF 致力于构建可持续发展的云原生软件生态系统。Karmada 可帮助组织在无需修改应用本身的情况下，让应用跨多个 Kubernetes 集群、云和区域运行。
此次毕业正值 Karmada 通过 v1.19 版本在多集群 AI 基础设施方面取得重大进展。该版本增强了面向分布式 AI 训练任务的多组件调度，并将基于优先级的调度提升至 Beta 阶段且默认启用，以确保关键工作负载优先获得调度。目前，Karmada 的生产级部署已支撑多样化的全球用户关键基础设施，从 Bloomberg、Wellhub 等全球企业，到亚洲主要云、通信和 AI 平台。
“随着组织将 Kubernetes 扩展到多个集群以及 GPU 资源受限的 AI 环境，如何以生产级方式协调和管理这些资源，已成为运营成功的关键。Karmada 达到 CNCF 毕业标准，证明它已经具备企业所要求的技术成熟度、治理和安全实践能力。我们期待 Karmada 在整个生态系统中继续成长。”
——Chris Aniszczyk，CNCF 首席技术官（CTO）
Karmada 是 “Kubernetes Armada” 的简称。它在标准 Kubernetes API 之上扩展了集中式部署、资源分发、故障转移和多集群自动伸缩能力。Karmada 在 CNCF 的历史可追溯至 2020 年 11 月的首次代码提交。该项目于 2021 年 9 月以 Sandbox（沙箱）项目身份正式加入 CNCF，并于 2023 年 12 月晋升至 Incubating（孵化）阶段。
自加入 CNCF 以来，Karmada 社区已发展至超过 1,214 位贡献者、覆盖 292 家贡献组织，并获得超过 5,600 个 GitHub Star。其生产用户包括大量中国的云计算、互联网、通信、AI、旅游、物流、设备制造及企业级组织，包括 Alibaba Cloud、Bilibili、Huawei、iFLYTEK、JDCloud、Kuaishou、RedNote、SenseTime、Trip.com、Vivo、WPS 和 ZTO，以及 Bloomberg、Wellhub 等全球用户。这些企业使用 Karmada 支撑混合云容量、多区域容灾、智能流量分发、AI 训练、GPU/CPU 调度、多集群应用交付以及面向整个集群体系的服务配置分发。
Karmada 还可与现有 CNCF 可观测性和部署项目直接集成：其控制平面组件能够导出 Prometheus 指标，控制平面状态由打包的 etcd 实例承载，同时提供 Helm Chart 以便安装部署。
“我为 Karmada 成长为大型企业所依赖的关键基础设施而感到自豪。它为从微服务到大数据和 AI 的各种场景提供支撑。如果没有 CNCF 所建立的开放、中立平台，让用户与开发者能够并肩探索，这一切都不可能发生。毕业是一个新的起点：我们期待与更多用户合作，从更丰富的真实场景中不断学习，并与更广泛的生态系统携手，共同应对 AI 与 Agent 基础设施所带来的挑战。”
——Hongcai Ren，Karmada Maintainer
Karmada 更广泛的 2026 年路线图也将以此为基础，推动多集群 Kubernetes 从基础的工作负载分发，迈向更具资源感知能力的控制平面。路线图还包括基于优先级的抢占机制、多集群 AI 训练与批处理任务队列，以及面向 GPU 与其他加速器的 Kubernetes Dynamic Resource Allocation（DRA，动态资源分配）多集群支持。
为达到毕业标准，Karmada 完成了第三方安全审计，成立正式的 Steering Committee（指导委员会）以确保治理透明，并采用 CNCF Code of Conduct（行为准则）。该项目同时保持 Core Infrastructure Initiative（CII）Best Practices Badge（最佳实践徽章），彰显了对安全软件开发实践的持续承诺。
CNCF Technical Oversight Committee（TOC，技术监督委员会）为云原生社区提供技术领导力，负责定义技术愿景，并对项目从早期阶段直至毕业的成熟度演进进行治理与监督。
此次公告于 KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026 大会期间发布。三大基金会首次在中国同台汇聚，也凸显了业界跨私有数据中心、公有云与专用 AI 硬件的多集群编排日益增长的需求。
支持引言
“当组织超越单一 Kubernetes 集群规模时，他们需要在不增加复杂度的前提下实现一致的管理。Karmada 通过扩展大家熟悉的 Kubernetes API，使其能够跨集群和云工作，从而解决了这一问题。Karmada 拥有来自六家组织的维护者，并在大规模环境中得到了用户的验证。我们祝贺 Karmada 成功晋升为 CNCF 毕业项目。”
——Chad Beaudin，TOC Sponsor
“Karmada 已成为 Bloomberg 构建弹性云原生基础设施的基石。通过自动化灾难恢复、提高资源利用率并简化单个 Kubernetes 集群的管理，它让我们的平台工程团队能够更高效地运作，同时也让内部应用团队获得更简单、更一致的任务部署体验。过去几年，我们与 Karmada 社区保持紧密合作，见证了这一开源项目持续演进，此次毕业也反映出它对于管理复杂 Kubernetes 环境的企业组织正变得越来越重要。”
——Michas Szacillo，Bloomberg Streaming Platform Engineering Team Lead、Karmada Maintainer
“在 Trip.com，Karmada 已成为我们多集群基础设施的关键组成部分，并在生产环境中创造了巨大价值。在无需修改现有 Kubernetes 资源定义的情况下，它帮助我们将多个集群作为统一资源池运行，支持跨集群弹性和故障转移，让新集群更高效地投入生产，并以对应用程序影响最小的方式执行大规模工作负载迁移。这极大地降低了大规模基础设施运维的复杂度。随着计算能力日益跨区域、云和异构资源，我们相信 Karmada 将成为可靠、可扩展的云原生与 AI 基础设施的重要基石。”
——Honghui Yue，Trip.com Senior Development Expert
“Karmada 为 DaoCloud 企业平台提供多集群编排能力，帮助客户通过跨集群和跨环境的一致 Kubernetes 原生体验实施多云策略。它与 Kubernetes API 及现有工具链的兼容性，使其能够真正落地生产；而我们的社区参与也能够将客户反馈转化为上游改进。随着跨数据中心的多集群推理变得越来越重要，我们正在将这一基础进一步扩展到 AI Token Factory 架构。毕业让我们对 Karmada 作为长期基础设施基石充满信心，也期待继续为生产级 AI 推理贡献更多能力。”
——Kay Yan，DaoCloud Chief Architect
了解更多 Karmada 信息，请访问：https://karmada.io/
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