SUSE公司致力于成为AI原生基础设施平台，整合AI服务、容器和虚拟机。其SUSE Rancher Prime支持多数据中心和多云环境，提供云原生应用管理。新推出的AI代理Liz能实时指导软件工程师，提高开发效率。同时，SUSE推出Rancher Developer Access，帮助开发者轻松采用云原生技术。

2026年3月，开发者在VS Live!拉斯维加斯交流软件开发的未来，发布了20个会议视频，涵盖AI、现代.NET和云原生应用等主题。与会者可通过YouTube频道观看，内容聚焦实际应用和技术深度。未来的VS Live!活动将在微软总部及其他城市举行，提供专家指导和实践实验室。

Kubernetes正成为AI的理想基础设施，推动云原生应用的发展。随着AI工作负载的增加，Kubernetes的复杂性需要简化，以便开发者专注于模型和数据管道。分布式部署模型，尤其是边缘计算，能够降低延迟并提升响应速度。Kubernetes的成熟使其成为一个标准化、便捷的“宿主”，支持未来AI应用的发展。

Tetrate推出了“Built on Envoy”，这是一个免费的开源扩展市场，旨在简化Envoy的使用。Envoy是用于云原生应用的服务代理，能够管理服务间的网络流量。该市场提供多种扩展，帮助开发者解决安全和认证问题，提升开发效率，促进社区共享解决方案，加速Envoy的普及。

Aspire 13.0 通过标准化基础设施即代码，提升了 JavaScript 和 Node.js 开发者的体验，解决了多语言开发中的摩擦问题，提供了代码化编排、全链路可观测性和标准化服务发现，简化了开发与生产环境的配置，促进了云原生应用的构建与部署。

现代企业在构建云原生应用时，开发速度至关重要。IaaS提供商如AWS提供可靠基础设施，但需专业知识。开发团队转向PaaS如Heroku，以简化流程，专注业务价值。Heroku与AWS结合，提升开发效率，缩短部署时间，确保安全合规，支持多种编程语言，助力企业创新。

AWS连续第15年被Gartner评为战略云平台领导者，在云原生应用平台和容器管理等多个领域表现突出，提供全面服务以支持现代化应用程序的构建与部署。

微软在 .NET Conf 2025 发布了 Aspire 13，这是其分布式应用开发框架的重要更新，去掉了“.NET”名称，增强了对多语言的支持。新版本提升了自动化和AI集成，简化了开发者工作流程，支持Python和JavaScript，允许开发者通过AI助手实时查询应用数据，优化跨服务的可见性和资源管理，助力构建云原生应用。

.NET 10将于2025年发布，标志着从高效运行时向智能应用平台的转变。它集成了AI能力，简化开发流程，支持云原生应用，提升性能与安全性，并提供三年LTS支持，适合企业和开发者。

许多大型企业面临现代云原生应用与传统遗留系统之间的技术鸿沟。新策略通过智能抽象层和模型上下文协议（MCP）实现现代AI代理与遗留逻辑的互动，避免高风险的重写项目。成功实施需要文化转变和深度验证，以确保新混合架构的稳定性。

本章通过亚马逊和Netflix的案例，探讨云原生应用的发展、核心理念及十二要素原则，强调开发与运维的协作，以推动企业架构转型，提升敏捷性和创新能力。

AI代理是独立执行特定任务的软件实体，而代理AI是多个AI代理协作的系统。在Kubernetes环境中理解这两者的应用，有助于构建现代云原生应用。

生成式人工智能的普及使企业将知识产权迁移至云端，但现有的云原生应用保护平台（CNAPP）无法监控GPU计算。虽然eBPF技术提供内核级别的可见性，但对GPU操作无能为力，导致安全隐患。GPU的独立性和高效性使其绕过内核观察，造成数据传输和计算过程的不可见性，亟需新的安全解决方案。

Amazon EKS通过Elastic Agent增强监控，简化数据收集与管理，支持集中管理和可视化，提升云原生应用监控能力。

作者参与AWS云简历挑战，构建了一个云原生应用，使用HTML、CSS、JS等前端技术，以及AWS的S3、Lambda、DynamoDB服务，学习了静态网站部署、无服务器函数编写和基础设施管理，提升了DevOps能力。

平台工程是未来DevOps的重要趋势，通过提供自助服务的内部开发平台，简化开发流程，降低开发者的认知负担。它实现了工具标准化和基础设施管理自动化，提高了部署速度和安全性，适用于多团队和云原生应用。

面向对象编程（OOP）是软件工程的基础，但深层继承和僵化结构使维护变得困难。Go语言通过强调组合和隐式接口提供了替代方案，尽管其OOP模型有优缺点。研究表明，Go在可维护性和重构时间上优于传统OOP，适合现代云原生应用，但在某些领域因缺乏继承而受限。

人工智能（AI）正在变革DevOps领域，通过AI驱动的工具如ChatGPT和AI代理实现基础设施自动化，提升效率、减少错误，加速云原生应用的部署。AI系统能够生成代码、自动化资源配置、优化监控和安全合规，帮助工程师简化工作流程。AWS和谷歌云等领先公司正在整合AI，以提高系统的可靠性和效率。未来，AI将进一步推动DevOps的智能化和自动化。

Kubernetes适合云原生应用，但对非云原生应用可能增加复杂性和成本。这类应用通常依赖垂直扩展，难以发挥Kubernetes的弹性。虚拟机或Nomad等替代工具可能更有效，选择合适的工具至关重要。