微软宣布在AKS上，添加预览Dapr（Distributed Application Runtime）以及Azure机器学习功能，这两个新功能是通过集群扩展的方式，在AKS集群上提供。集群扩展是一种大规模机制，用来部署、更新和管理AKS集群上服务的生命周期。
集群扩展是利用Azure Resource Manager，来安装和管理Azure服务的生命周期，并且支持在AKS上的开源项目，新的Dapr和Azure机器学习这两个功能，是第一组以集群扩展方法，在AKS上提供和部署的扩展功能，微软提到，集群扩展供用户以一致的方法安装、更新和升级服务，用户可以安装特定版本的服务，或是以手动、自动的方式，升级服务到特定版本。
新加入AKS中的Dapr，是一个可移植且由事件驱动的Runtime，让开发人员可以简单地构建弹性、无状态或是有状态应用程序，这些应用程序可以在云计算和边缘网络运行。由于Dapr边车架构的优点，能够解决构建微服务所带来的挑战，特别是有助于解决服务可靠性，以及调用其他服务的问题，并且使用户能够构建跨多云计算服务和主机的可移植应用程序。
利用AKS的Dapr集群扩展功能来获取Dapr，让用户不用自己下载Dapr工具，也不需要在集群中手动安装Runtime，扩展功能通过命令行参数，就能提供所有原生Dapr配置功能。
而在AKS上的Azure机器学习集群扩展，则是一个机器学习Operator，通过Azure机器学习Operator配置AKS集群，并将其附加到Azure机器学习工作区，以训练和管理机器学习模型。官方提到，在Azure机器学习扩展可以让IT使用到原生Kubernetes概念，像是命名空间、节点击择器和资源请求/限制功能，来优化机器学习运算。
Azure机器学习集群扩展的优点，便是让IT方便地管理Azure机器学习运算配置，数据科学家也不需要学习使用Kubernetes，就能方便地开始执行大规模机器学习工作负载。