随着云原生技术的不断发展和使用场景的不断丰富，多云、分布式云逐渐成为引领云计算发展的趋势，越来越多的企业将多云作为企业云原生转型的策略之一。
每个企业的出发点各不相同，但大概可以总结为下列几点：
- 从规模出发的考虑，单个Kubernetes集群无法无限制地扩展资源，Kubernetes社区对于大规模集群的注意事项中，单集群最大节点数为5000，Pod总数不超过150000。在过去的很长一段时间内，不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模，这在扩大规模的同时也引入了复杂的单集群运维、不清晰的集群升级路径等问题。 而多集群技术能在不侵入修改Kubernetes单集群的基础上横向扩展资源池的规模，在扩展资源池的同时降低了企业的运维管理等成本。
- 从业务的部署形态出发的考虑，非常典型的场景是企业的出海业务，海外和国内的业务由于安全合规等原因本身有差异，同时为了提供更好的服务质量，企业也更倾向于将业务就近部署，这种部署形态决定了业务需要部署于位于不同物理区的集群内。除此之外，单个集群本质上是同一个故障域，企业为了提升应用的高可用往往会通过容灾的模式来部署应用，比较常见的模式是同城容灾、异地容灾、双活数据中心、两地三中心等等，出于上述形态也会自然而然地想到多集群与多云技术。
- 从成本与供应链出发的考虑，企业通常不希望绑定于同一家供应商，一个典型的场景是对于同一种云服务，企业想选用价格最低/性能最好的供应商以降本增效，另一种典型的场景是，用户需要大量的GPU资源来训练大模型应用，当某家云厂商在某个region的资源被耗尽时，用户可以转向其他供应商或者同一供应商的其他region。
基于上述的不同原因，其实也催生了不同的多云使用场景，具体的多云架构可以参考以下这篇文章：https://www.infoq.cn/article/WNLMkZmYujIIs9BNHGlk
重新聚焦在Kubernetes集群上，对于多集群技术的挑战，可以归纳为以下几个问题：
- 集群繁多时的重复配置：集群配置文件的管理等
- 应用分散的维护难题：应用的差异化配置及业务跨云访问等
- 集群边界的限制：集群作为一个隔离资源与应用的逻辑概念，在数据、流量等方面天然是孤立的，在多集群的场景我们希望能突破集群的限制统一管理应用和服务，由此催生的典型技术包括多集群HPA，多集群服务等。
- 业务不被单个云供应商所绑定：集群故障时自动的故障迁移等
为了解决上述的挑战，目前有主流的三条路线：
- 集群联邦： 引入Cluster的资源抽象，通过集群之上的联邦控制面来管理应用在多集群间的分发，项目包括KubeFed、Karmada、OCM、ClusterNet等
- VK：集群抽象为一个virtual node，本地工作负载调度至虚拟节点，由VK来控制远端集群真实的Pod的生命周期，并将状态映射到本地的模拟Pod，缺点是使用Node来抽象集群不易扩展，集群内资源统一聚合成一个大节点的可用资源，调度时仍会有资源不够用导致pending的现象， 由于VK作为一个虚拟kubelet，提供的接口仍是Pod颗粒度的，在本地集群上仍会有Pod资源对象产生，在大规模场景下可能存在性能瓶颈。典型场景是本地IDC集群，远端Serviceless集群的混合云场景。
- 集群凭证管理：将kubeconfig配置于应用的API中，通常用于一些GitOps项目中的多集群应用发布中。
无论是用哪一种技术路线，实际在使用多集群时都需要解决以下三个核心问题：
- 应用调度，核心问题是如何将应用部署到用户所期望的最适合的集群/集群组上。
- 统一编排，核心问题是如何统一管理多集群应用，包括应用下发/状态收集/处理控制面与底下集群的冲突等等。
- 服务治理，核心问题是如何统一管理多集群服务，打破流量的限制。
除此之外，在不同的多云架构中，也有不同的关注点，例如不同集群间的数据同步、流量入口处的智能DNS，这些问题需要结合Kubernetes生态中的周边项目，而不是仅仅在多云管理这一层。
