Terraform Provider Azurerm 中为 AKS Windows 节点启用 Azure Hybrid Benefit 的配置指南
在 Azure Kubernetes Service (AKS) 中使用 Windows 节点时,通过 Azure Hybrid Benefit 可以显著降低运营成本。本文将详细介绍如何在 Terraform Provider Azurerm 中正确配置这一功能。
Azure Hybrid Benefit 简介
Azure Hybrid Benefit 是微软提供的一项许可优化方案,允许客户将现有的 Windows Server 许可证应用于 Azure 虚拟机,从而节省高达 40% 的计算成本。对于运行 Windows 容器的 AKS 集群,这一优势同样适用。
Terraform 配置要点
在 Azurerm Provider 中,Azure Hybrid Benefit 的启用需要在 Kubernetes 集群资源级别进行配置,而不是在单独的节点池资源中。这是许多用户容易混淆的地方。
正确的配置方式是在 azurerm_kubernetes_cluster 资源的 windows_profile 块中设置 license 参数:
resource "azurerm_kubernetes_cluster" "example" {
# 其他必要参数...
windows_profile {
license = "Windows_Server"
}
}
重要注意事项
-
节点替换影响:在现有集群上启用此功能时,Azure 会替换所有现有的 Windows 节点。这意味着会有一个短暂的停机时间,建议在维护窗口期进行此操作。
-
版本兼容性:此功能从 Azurerm Provider 的较早版本(如 v4.17.0)就已支持,但在生产环境中建议使用较新的稳定版本以获得最佳兼容性和安全性。
-
许可验证:启用此功能前,请确保您拥有有效的 Windows Server 许可证,并且符合微软的许可条款要求。
配置最佳实践
对于生产环境,建议采用以下配置模式:
resource "azurerm_kubernetes_cluster" "production" {
name = "prod-aks-cluster"
location = "eastus"
resource_group_name = azurerm_resource_group.aks.name
dns_prefix = "prodaks"
default_node_pool {
name = "linuxpool"
node_count = 3
vm_size = "Standard_D2s_v3"
}
windows_profile {
admin_username = "azureuser"
admin_password = "ComplexPassword123!"
license = "Windows_Server"
}
network_profile {
network_plugin = "azure"
}
identity {
type = "SystemAssigned"
}
}
resource "azurerm_kubernetes_cluster_node_pool" "windows" {
name = "winpool"
kubernetes_cluster_id = azurerm_kubernetes_cluster.production.id
vm_size = "Standard_D4s_v3"
node_count = 2
os_type = "Windows"
}
通过以上配置,您可以在 AKS 集群中同时运行 Linux 和 Windows 节点,并为 Windows 节点充分利用 Azure Hybrid Benefit 带来的成本优势。
总结
在 Terraform 中为 AKS Windows 节点配置 Azure Hybrid Benefit 是一个简单但需要谨慎操作的过程。关键在于理解配置的正确位置(集群级别而非节点池级别)以及变更可能带来的影响。合理利用这一功能可以为企业节省大量云资源成本,特别是在大规模部署 Windows 容器的场景下。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00