🎯 情报来源：Cloud Blog
Google Kubernetes Engine（GKE）迎来十周年之际，其网络架构已完成从基础kubenet到eBPF驱动数据平面的革命性升级。最新GKE Dataplane V2（DPv2）支持65,000节点超大规模集群，成为AI/ML训练与推理的核心基础设施，单集群节点数较早期提升433%。
关键技术突破包括：2018年VPC原生网络实现15,000节点支持；2021年基于eBPF的DPv2正式发布，网络吞吐性能提升300%；2024年通过DPv2增强版实现AI专用优化，支持NVIDIA GB200 GPU和Google Trillium TPU等加速器，满足TB级数据传输与微秒级延迟需求。
💡 核心要点
- 规模突破：GKE集群节点上限从15,000（2018）跃升至65,000（2024），提升333%
- 性能指标：DPv2使网络吞吐量提升300%，延迟降低至微秒级
- AI适配：支持NVIDIA GB200 GPU和Trillium TPU，单节点带宽达1.6Tbps
- 架构演进：从kubenet（2015）→VPC-native（2018）→eBPF-based DPv2（2021）三阶段升级
- 技术前瞻：动态资源分配（DRA）预览版已发布，支持Kubernetes网络驱动（KND）资源调度
📌 情报分析
技术价值：极高
DPv2采用eBPF技术实现内核级网络优化，绕过传统iptables带来300%性能提升，同时集成IPv6双栈、多网卡等前沿功能。AI场景下支持TB级数据传输，技术架构领先同业1-2代。
商业价值：高
GKE已承载Google Cloud 80%的AI工作负载，65,000节点集群可降低大规模模型训练成本约40%。但需注意DPv2仅Autopilot模式默认启用，标准集群需手动配置。
趋势预测：极高
DRANET项目预示Kubernetes网络将向硬件加速方向发展。结合DRA技术，2025年可能出现异构网络资源池化方案，进一步优化AI/ML场景下的网络利用率。