Istio 引入多集群、環境模式及推理功能，應對 AI 時代的不斷發展

作者 | Craig Risi

譯者 | 平川

云原生計算基金會（CNCF）宣布了 Istio 的重大升級，引入了一些新功能，旨使這個服務網格能夠適應未來需求以支持 AI 驅動的工作負載。本次更新于 2026 年在 KubeCon + CloudNativeCon 歐洲大會上發布，包含對環境（ambient）多集群部署的測試版支持、全新的網關 API 推理擴展，以及智能體網關的實驗性集成。這些功能旨在簡化運維，同時為現代分布式系統提供更智能的流量管理。

本次發布反映了云原生基礎設施領域存在的一個廣泛轉變，即越來越多的組織開始在 Kubernetes 上運行 AI 工作負載。根據 CNCF 的數據，盡管目前已有 66% 的企業在 Kubernetes 上運行生成式 AI 工作負載，但僅有極少數能實現每日部署的速度，而運維復雜性是主要障礙。Istio 的新功能旨在通過簡化服務網格的采用，并將 AI 感知型流量路由直接嵌入平臺基礎組件中來彌補這方面的不足。他們將該項目定位為下一代基礎設施的基礎層。

本次更新的核心功能是環境多集群支持。該功能將 Istio 的無 sidecar“環境模式（ambient mode）”擴展至多個集群，使團隊能夠在不同區域或云服務提供商之間管理流量、安全性和可觀測性，同時避免了傳統 sidecar 代理帶來的運維開銷。通過降低復雜性，該功能旨在讓平臺團隊能夠更輕松地進行多集群部署，并提升其可擴展性。

與之相輔相成的是 網關 API 推理擴展，它將機器學習推理直接集成到服務網格的流量流中。這使得用戶能夠通過所熟悉的 Kubernetes 原生 API 對 AI 推理請求進行一致的路由、控制和可觀測性管理，將應用程序網絡與 AI 工作負載之間的差距降至最低。引入智能體代理這個實驗性數據平面，表明該系統正朝著處理 AI 驅動的動態流量模式邁進，特別是在模型、智能體和服務交互日益復雜的環境中。

這些更新標志著服務網格正從傳統的微服務基礎設施向具備 AI 感知能力的平臺基礎組件的廣泛演進。從歷史上看，Istio 一直專注于管理服務間通信、安全性和可觀測性。本次發布將功能擴展至協調 AI 推理流量，并使平臺工程師能夠為生成式 AI 和基于智能體的系統等新興工作負載構建防護機制。

這一轉變也反映了業界對平臺工程團隊的期望有了變化，他們在確保 AI 部署安全、可擴展方面承擔著越來越重要的責任。通過將推理路由和多集群流量控制等功能直接嵌入到網狀架構中，Istio 減少了對定制化工具和分散式架構的需求，這符合行業的發展趨勢：即構建統一的平臺層，在抽象化復雜性的同時保持靈活性。

CNCF 管理層表示，本次發布是 Istio 為滿足現代基礎設施需求而進行的長期演進的一部分。隨著 AI 工作負載日益呈現分布式、延遲敏感及動態化的特征，服務網格有望在跨環境可靠性、安全性和可觀測性方面發揮關鍵的作用。

盡管 Istio 對自身的定位依然是功能豐富且可擴展的服務網格（尤其是帶來聚焦 AI 的新功能），但在解決類似的挑戰時，這個生態系統中的其他平臺采取了截然不同的方法。例如，Linkerd（被廣泛視為一種輕量級且注重性能的替代方案）優先考慮的是簡單性、更低的延遲和易用性，而非高級流量管理功能。對于希望快速部署且所需開銷最小的團隊，這極具吸引力。但通常來說，它缺乏 Istio 在路由、策略和可擴展性方面的深度。另一方面，Consul 則通過多平臺和混合云支持來凸顯自身優勢，可在 Kubernetes、虛擬機及其他運行時環境中提供服務網格功能，盡管這往往會增加運維復雜性。

從更廣泛的角度來看，服務網格的特點體現了功能、性能與運維簡便性之間的權衡。通常，Istio 被視為最先進的選擇。它提供了深度流量控制、安全策略和可觀測性，但代價是更高的資源消耗和復雜性。相比之下，新興的替代方案——包括無 sidecar 模型和 基于 eBPF 的網絡架構（如 Cilium）——正致力于降低開銷并實現更緊密的內核級集成，這與 Istio 向“環境模式”演進的方向如出一轍。

不過，有一個明顯的趨勢正在所有平臺上顯現：服務網格正從傳統的微服務網絡演變為平臺級控制平面，能夠支持日益復雜多變的工作負載，包括 AI 推理、多集群部署以及基于策略的流量管理。

https://www.infoq.com/news/2026/04/istio-ai-multicluster/

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