喜报！CNCF 宣布 Dragonfly 项目正式毕业

Dragonfly 在展示生产就绪能力后正式毕业, 为大规模容器和 AI 工作负载提供支持。

核心亮点：

• Dragonfly 在 CNCF 毕业，展现了生产就绪能力，为大规模容器和 AI 工作负载提供支持。

• Dragonfly 获蚂蚁集团、阿里巴巴、Datadog、滴滴和快手等组织使用，支撑大规模容器镜像和 AI 模型权重分发。

• 自加入 CNCF 以来，Dragonfly 的代码贡献增长超过 3,000%，社区贡献者覆盖超过 130 家公司。

美国加利福尼亚州旧金山 – 2026 年 1 月 14 日 – 云原生计算基金会（CNCF）致力于为云原生软件构建可持续发展的生态系统，今天宣布 Dragonfly 正式毕业。Dragonfly 是一个开源的镜像和文件分发系统，旨在解决以 Kubernetes 为核心的云原生大规模镜像和文件分发问题。

CNCF 首席技术官 Chris Aniszczyk 表示：“Dragonfly 的毕业反映了该项目的成熟度、广泛的行业采用以及在扩展云原生基础设施方面的关键作用。尤其令人兴奋的是看到该项目在镜像加速和 AI 工作负载数据分发方面的价值。我们很自豪能够支持一个不断推动可扩展、高效和开放的社区。

技术能力 

Dragonfly 提供高效、稳定、安全的数据分发和加速能力，基于点对点（P2P）技术。它旨在成为云原生架构中的最佳实践和标准解决方案，以提高文件、容器镜像、OCI 制品、AI 模型权重、缓存、日志和依赖的大规模分发能力。

Dragonfly 运行在 Kubernetes 上，通过 Helm 安装，其官方 Chart 可在 Artifact Hub 上下载。在可观测性上依赖 Prometheus 和 OpenTelemetry 的能力，基于 gRPC 实现各组件间快速通信。通过预热功能增强 Harbor 分发镜像以及 OCI 制品的能力。在 GenAI 时代，随着模型服务变得越来越重要，Dragonfly 支持高效分发由 ModelPack 定义的 AI 模型制品。

Dragonfly 持续推进大规模容器镜像分发，在生产环境中每天支持千万级别的加速容器启动，节省高达 90% 的回源带宽，并将启动时间从分钟级缩短到秒级，在云原生场景中被大规模采用。

Dragonfly 还在推动 AI 模型权重分发以及 AI 工作负载的镜像布局优化。该技术显著减少了大规模 AI 工作负载的数据加载时间，能够在分钟级别将百 TB 级别的 AI 模型权重分发到上百节点。随着 AI 技术持续发展，Dragonfly 在加速大规模 AI 工作负载交付方面发挥着至关重要的作用。

毕业里程碑

Dragonfly 于 2017 年 11 月由阿里巴巴集团开源。随后于 2018 年 10 月作为 Sandbox 项目加入 CNCF。在此阶段，Dragonfly 1.0 于 2019 年 11 月达到生产就绪状态，Dragonfly 子项目 Nydus 于 2020 年 1 月开源。Dragonfly 随后于 2020 年 4 月进入 Incubation 阶段，并且 Dragonfly 2.0 于 2021 年发布。

此后，社区已显著成熟，吸引了来自蚂蚁集团、阿里云、字节跳动、快手、英特尔、Datadog、智谱 AI 等组织的数百名贡献者。

自加入 CNCF 以来，贡献者增长了 500%，从 5 家公司的 45 人增长到超过 130 家公司的 271 人。Commit 增长超过 3,000%，从约 800 次 Commit 增长到 26,000 次，总参与者人数达到 1,890 人。

未来规划

未来 Dragonfly 会基于 RDMA 加速 AI 模型权重分发，提高吞吐量并降低端到端延迟。同时优化镜像布局以减少大规模 AI 工作负载的数据加载时间。增加基于负载感知的两阶段调度，使用调度器和客户端共同协作提升整体分发效率。为提供更加稳定可靠的服务，Dragonfly 会支持自动更新和故障恢复，并在突发流量的情况下保证各组件稳定运行，并控制回源流量。

毕业流程

为了正式从孵化阶段毕业，Dragonfly 团队优化了选举策略、明确了维护者生命周期、规范了贡献流程、定义了社区阶梯，并为子项目添加了社区指南。毕业过程得到了 CNCF 技术监督委员会（TOC）赞助者 Karena Angell 和 Kevin Wang 的支持，他们与 Dragonfly 项目维护者一起进行了全面的技术尽职调查。

此外，还对项目进行了第三方安全审计。Dragonfly 团队完成了自我安全评估以及与 CNCF TAG Security 的联合安全评估，并与 Dragonfly 安全团队合作制定了威胁模型，改进了项目的安全策略。

了解更多关于 Dragonfly，欢迎加入社区：https://d7y.io/

维护者感言

“作为 Dragonfly 的创始者，看到它正式从 CNCF 毕业，内心由衷地感到激动与喜悦，也为社区的每一位开源贡献者点赞——正是你们的坚持与付出，才让 Dragonfly 走到了今天！Dragonfly 最初诞生于解决阿里巴巴集团内部的超大规模文件分发问题，并于 2017 年在阿里云云栖大会上正式宣布开源。如今，它已顺利从 CNCF 毕业，回望这段旅程，不知不觉已走过八年。这一路的每一步，都凝聚着众多参与者的开源精神与不懈努力。展望未来，希望 Dragonfly 以此为新起点，开启新征程，继续在数据分发领域探索更多可能性，创造更大价值！”

—— 胡作政，Dragonfly 创始人，荣誉维护者

“Dragonfly 从 2017 年开源已经经历了 8 年时间，非常高兴 Dragonfly 能够成为 CNCF 毕业项目。这是非常重要的里程碑，体现了社区的成熟度、用户的信任以及服务的可靠性。未来我们会在 CNCF 的支持下共同推动社区的持续发展，吸引更多的贡献者。面对 GenAI 时代大规模模型分发以及数据分发的挑战，我们会持续探索云原生生态下数据分发领域的未来。”

—— 戚文博（Gaius），Dragonfly 核心维护者

“Nydus 从 2020 年开源以来，与 Dragonfly 在生产环境历经了大规模验证，Dragonfly 的毕业对于其子项目 Nydus 也是一个重要里程碑，我们后续将会持续改进镜像文件系统的易用性与性能。在镜像生态标准化以及 AGI 场景下做更多探索以推动其 Infra 技术发展。”

—— 严松，Nydus 核心维护者

“很高兴看到 Dragonfly 和 Nydus 双剑合璧，大幅降低容器镜像和 AI 模型加载耗时，提升业务弹性效率。”

—— 刘奖，Nydus 维护者

“得益于社区的共同努力，Dragonfly 已从一个容器镜像加速工具，发展为被大型企业广泛采用的可靠生产级平台。在易用性和稳定性方面的持续提升，使其能够顺畅支持 CI/CD、边缘计算和 AI 等多样化场景。随着 AI 对模型与数据分发提出更高要求，Dragonfly 正成为应对这些挑战的关键力量。在 CNCF 的支持下，我们将继续推动云原生分发技术的未来演进。”

—— 杨源，Dragonfly 维护者

TOC 感言

“我们感谢 TOC 成员为 Dragonfly 的晋升所需的技术尽职调查投入了大量时间，也感谢支持治理和技术审查的技术负责人和社区成员。我们还要感谢项目维护者在整个过程中的开放和响应，以及与 TOC 和 TAB 成员会面分享其 Dragonfly 使用经验的终端用户。这种协作有助于确保 CNCF 生态系统的强大和可信度。”

—— Karena Angell，CNCF TOC 主席

“Dragonfly 的毕业证明了项目的技术成熟度以及社区对性能、可靠性的持续关注。看到 Dragonfly 不断发展以满足大规模生产环境和 AI 工作负载的需求，令人印象深刻。祝贺为达成这一里程碑而努力工作的维护者和贡献者们。”

—— 王泽锋（Kevin），CNCF TOC 副主席

用户感言

“恭喜 Dragonfly 项目的毕业，在过去的数年里，Dragonfly 一直是蚂蚁集团的云原生基础设施的重要组成部分，在我们的多个上万节点的集群中，提供了容器镜像与代码包的加速服务。Dragonfly 大幅节约了我们的镜像传输带宽，其子项目 Nydus 帮助我们几乎完全消除了启动容器所需的镜像传输时间。并且，随着 GenAI 时代的来临，Dragonfly 也为我们的云原生 AI 基础设施提供了模型传输加速能力。非常荣幸能够成为项目的一个贡献者、并和社区分享我们的相关实践。”

—— 王旭，蚂蚁集团容器基础设施负责人，Kata Containers 项目联合发起人

“在阿里巴巴的大规模分布式系统中，Dragonfly 已经成为我们镜像与数据分发体系中的关键基础设施。它在电商‘双 11’等超大规模场景下，为我们提供了稳定、高效的分发能力，大幅提升了系统扩容与交付的效率。面对 AI 时代的新技术挑战，Dragonfly 在模型数据分发与缓存加速场景中也展现了新的价值，助力我们构建更高效的智能计算平台。我们很高兴看到 Dragonfly 完成 CNCF 的毕业流程，这不仅代表了社区成熟度的提升，也验证了其在大规模生产环境中的可靠性。阿里巴巴将继续作为 Dragonfly 的核心用户和积极贡献者，与社区携手推动云原生分发技术的持续创新。”

—— 易立，阿里云容器服务负责人 & 黄涛，阿里集团云原生化项目负责人

“Datadog 最近开始采用 Dragonfly 的子项目 Nydus，这显著缩短了我们拉取镜像的时间。过去在 AI 工作负载中，镜像拉取往往需要 5 分钟，启动速度直接关系到应用能多快在节点上完成调度。使用 Nydus 之后，我们看到了显著的改进，如今一切都能在几秒钟内启动。我们非常高兴看到 Dragonfly 毕业，并希望为这一令人印象深刻的生态系统贡献更多力量！”

—— Baptiste Girard-Carrabin，Datadog

“我们依托分布式云平台支撑海量用户请求进行资源的快速弹性伸缩，这对底层资源分发与镜像同步的效率、稳定性有着严苛要求。Dragonfly 凭借其深度的云原生适配性、卓越的 P2P 加速能力，以及在大规模场景下的稳定支撑能力，成为我们技术架构中的核心组件。它与 Kubernetes 生态深度融合，无缝对接我们的容器化部署架构；其 P2P 分发模式大幅降低跨地域带宽消耗，同时显著提升了资源弹性伸缩的效率。我们相信，Dragonfly 的毕业是其技术成熟度与行业价值的有力佐证，也期待它在云原生分发领域持续进阶，为更多企业的大规模文件同步、镜像分发等场景提供更高效的解决方案。”

—— 吴锋，滴滴弹性云负责人 & 杨彪，滴滴弹性云负责人

“非常高兴看到 Dragonfly 项目在 CNCF 毕业，这是云原生生态的重要里程碑。在快手，Dragonfly 始终作为容器基础设施的基石，即将为公司数万服务和数十万服务器提供稳定、可靠的镜像分发能力。结合 Dragonfly 子项目 Nydus 大幅提升了应用启动效率、显著缓解了磁盘 IO 压力保障了服务稳定性。Dragonfly 在 AI 大模型时代，也作为 AI 基础设施的重要组成，为大模型分发提供了卓越的加速能力。我们深感荣幸能与充满活力的 Dragonfly 社区携手同行，共同探索云原生分发技术的未来创新。”

—— 王耀，快手容器镜像服务负责人

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