AKS以丛集扩充形式提供Dapr和Azure机器学习服务

微软宣布在AKS上，新增预览Dapr（Distributed Application Runtime）以及Azure机器学习功能，这两个新功能是透过丛集扩充的方式，在AKS丛集上提供。丛集扩充是一种大规模机制，用来部署、更新和管理AKS丛集上服务的生命周期。

丛集扩充是利用Azure Resource Manager，来安装和管理Azure服务的生命周期，并且支援在AKS上的开源专案，新的Dapr和Azure机器学习这两个功能，是第一组以丛集扩充方法，在AKS上提供和部署的扩充功能，微软提到，丛集扩充供用户以一致的方法安装、更新和升级服务，用户可以安装特定版本的服务，或是以手动、自动的方式，升级服务到特定版本。

新加入AKS中的Dapr，是一个可移植且由事件驱动的Runtime，让开发人员可以简单地建构弹性、无状态或是有状态应用程序，这些应用程序可以在云端和边缘网络运作。由于Dapr边车架构的优点，能够解决建构微服务所带来的挑战，特别是有助于解决服务可靠性，以及呼叫其他服务的问题，并且使用户能够建置跨多云端服务和主机的可移植应用程序。

利用AKS的Dapr丛集扩充功能来获取Dapr，让用户不用自己下载Dapr工具，也不需要在丛集中手动安装Runtime，扩充功能透过命令列参数，就能提供所有原生Dapr配置功能。

而在AKS上的Azure机器学习丛集扩充，则是一个机器学习Operator，透过Azure机器学习Operator配置AKS丛集，并将其附加到Azure机器学习工作区，以训练和管理机器学习模型。官方提到，在Azure机器学习扩充可以让IT使用到原生Kubernetes概念，像是命名空间、节点选择器和资源请求/限制功能，来最佳化机器学习运算。

Azure机器学习丛集扩充的优点，便是让IT方便地管理Azure机器学习运算配置，资料科学家也不需要学习使用Kubernetes，就能方便地开始执行大规模机器学习工作负载。