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ModelOps（模型可运营）不仅关注机器学习和大语言模型，还关注图模型、决策模型、深度分析等多种模型的运营管理。MLOps（机器学习可运营）旨在简化机器学习模型的端到端开发、测试、验证、部署和实例化过程。LLMOps（大语言模型可运营）则是在 MLOps 框架下针对大语言模型的“定制化实践”。

Mass（模型即服务）是为企业提供的“开箱即用”大模型服务，旨在简化模型的部署、管理与微调，提升推理效率与资源利用率，解决传统ModelOps手动操作费时费力、模型交付慢等问题。

AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、做出决策、执行行动并根据反馈不断调整行为的 AI 系统。

在模型训练时，通常由工程师准备训练用的数据（训练集和测试集），由学习框架调用数据以完成模型的训练。模型训练好后，工程师完成模型的分发并通过推理引擎将模型运行起来，用户通过 API 来调用这个模型，完成特定的任务。

长期以来，VMware 在虚拟化和容器化领域积累了大量成熟的部署和管理经验，其基于 vSphere 和 Tanzu 构建的容器即服务（CaaS）平台被广泛应用于企业级生产环境。但随着近年来国产化和自主可控要求的不断深入，越来越多企业开始意识到：-VMware 平台的许可和订阅模式正在发生重大变化，成本不断攀升；-企业对底层基础架构国产化、自主可控的需求逐步提升；-面对国产化芯片与操作系统环境，VMware 等国外厂商的适配和支持节奏可能

Kubernetes 的网络模型强调 Pod 扁平通信、服务发现、东西向流量隔离、南北向访问控制等能力，但很多企业在实践中发现：虚拟机和容器常常跑在两个网络体系里，无法直接互通，需要搭桥或额外部署网关，延迟高、路径绕，安全策略还需要单独维护。因此有人认为：“超融合平台本身只是跑虚拟机的，容器网络是额外搞出来的，打不通、管不好，怎么能用来做容器平台？”这反映出企业对“统一网络平面”的高度需求。如果虚拟机和容器之间的通信无法原生打通，或者网

有状态容器的使用场景越来越多，如数据库、Kafka、日志服务等，这对存储的性能、可靠性提出了很高要求。不少用户担心：“超融合的存储系统偏向通用，性能不如专业 SAN，难以支撑状态型容器”。这一观点在早期或许有一定代表性，但近年来超融合平台的自研分布式存储系统已经能够提供高 IOPS、低延迟的持久存储能力，同时支持容器存储接口（CSI）、动态卷管理、数据冗余和快照回滚等能力，满足生产级容器的使用需求。 SKS 基于榫卯企业云平台提供的高性

“容器是为性能敏感场景而生的，用超融合部署 Kubernetes 会不会拖慢业务？”这是另一个常见的顾虑。尤其是在运行数据库、Kafka、Spark 这类重型容器化应用时，企业更倾向于以“裸金属+本地盘”来最大化性能输出。但现实情况中，多数业务并非都处于极限负载场景，企业普遍需要的是性能+稳定性+可维护性的综合平衡。 SKS 提供混合部署模式，允许企业同时使用虚拟机和物理机节点，充分满足不同应用场景的差异化性能需求。在极致性能要求的业务

一些技术人员认为，Kubernetes 本身就是开源的，装在哪都能跑，在裸金属或公有云上搭建集群也很成熟，没必要为了部署容器再引入超融合。而另一方面，也有不少人质疑：“超融合平台又不是做容器的，部署 Kubernetes 还要靠手工，一搞就是几个小时，效率太低。”这种认知忽略了一个关键点：集群上线速度本身也是基础架构产品力的一部分。在现代 IT 环境中，集群交付速度、自动化能力、配置一致性，直接影响开发节奏和资源响应效率。如果一个平台不

在不少工程团队看来，Kubernetes 天生适合部署在裸金属上，因为省去了虚拟化层，理论上能获得更高的性能、更少的资源浪费，放在虚拟化上反而是“画蛇添足”。然而，虚拟化和容器之间并非是“此消彼长”的关系。对多数企业而言：-容器集群往往要与现有虚拟化环境集成，复用已有资源；-基于虚拟机的部署方式，可以更容易实现资源隔离、多租户安全、集群生命周期管理等需求；-构建多个测试/预发布/生产环境的 Kubernetes 集群时，虚拟化能够提供更