Karmada正式从CNCF毕业，发布v1.19强化AI训练跨集群调度

云原生计算基金会（CNCF）近日宣布，多集群、多云Kubernetes编排项目Karmada已正式毕业，达到CNCF最高成熟度层级。该层级面向已被广泛采用、可用于生产环境的稳定项目。这一决定在上海举办的KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026大会上作出，恰逢项目发布v1.19版本。

Karmada是Kubernetes Armada的缩写，构建在标准Kubernetes API之上，不取代原有API，现有清单、控制器和工具无需改动即可在其控制平面上运行。控制平面由Karmada API Server、Karmada Controller Manager和Karmada Scheduler三个组件构成，并由独立etcd维护状态。放置逻辑通过PropagationPolicy和OverridePolicy两个自定义API表达，分别定义调度分布约束和按集群重写配置。

v1.19版本重点增强了AI训练场景下的跨集群多组件调度能力，将基于优先级的调度提升为Beta级别并默认开启。随着GPU算力分散到各区域和云服务商，分布式AI训练团队面临单一集群加速器不足的难题，工作负载需在多个系统间拆分、调度和迁移，该版本正是针对这一痛点。

Karmada于2021年9月加入CNCF Sandbox，2023年12月进入Incubating阶段，目前已拥有来自292家组织的超过1214名贡献者，GitHub星标超过5600个。其生产环境采用者包括Bloomberg、Wellhub、阿里云、华为、携程、哔哩哔哩、科大讯飞、京东云、快手、小红书、商汤、vivo、WPS等。