Cozystack v0.30.0发布：GPU支持与虚拟机功能全面升级

Cozystack是一个开源的云原生基础设施管理平台，它基于Kubernetes构建，旨在简化云环境的部署和管理。该项目整合了多种云原生技术栈，为用户提供从虚拟化到容器编排的一体化解决方案。

最新发布的Cozystack v0.30.0版本带来了多项重要更新，特别是在GPU支持和虚拟机功能方面有显著增强。本文将详细介绍这些新特性及其技术实现。

GPU支持全面落地

v0.30.0版本最引人注目的特性是引入了完整的GPU支持。这一功能通过两个关键组件实现：

1. GPU Operator集成：项目团队在底层基础设施中集成了NVIDIA GPU Operator，这是一个Kubernetes原生的解决方案，用于管理集群中的GPU资源。Operator自动处理驱动安装、设备插件部署等复杂任务，大大简化了GPU资源的管理。

2. 虚拟机GPU直通：KubeVirt现在支持将物理GPU设备直接分配给虚拟机使用。这种直通技术（passthrough）允许虚拟机获得接近原生的GPU性能，特别适合机器学习训练、图形渲染等高计算需求场景。

虚拟机功能增强

除了GPU支持外，新版本还对虚拟机功能进行了多项改进：

1. 云初始化重配置：用户现在可以通过简单的配置变更触发虚拟机的cloud-init重新执行。这一特性极大简化了虚拟机初始化后的配置调整流程，无需重建实例即可应用新的初始化脚本。

2. CPU资源管理优化：针对计算密集型工作负载，项目引入了CPUManager功能，确保CX和RT类型的实例能够获得独占的CPU核心，避免资源争用导致的性能下降。

3. 存储健康检查：增强了DRBD存储的健康监测机制，新增了"plunger"检查以防止设备卡在"Connecting"状态，同时增加了详细的日志记录功能，便于故障诊断。

监控与资源管理

新版本在监控和资源管理方面也有显著提升：

1. 资源跟踪扩展：系统现在能够跟踪公共IP地址的使用情况，并监控PersistentVolumeClaims的生命周期，为资源管理和计费提供更全面的数据支持。

2. 自动伸缩优化：为VMAgent组件添加了VerticalPodAutoscaler支持，使其能够根据实际负载动态调整资源请求，提高资源利用率。

3. 工作负载监控增强：改进了WorkloadMonitor的清理逻辑，当关联对象不存在时自动删除对应的工作负载记录，保持系统状态的一致性。

测试与可靠性改进

v0.30.0版本在测试和可靠性方面投入了大量工作：

1. 端到端测试集成：测试流程现在作为发布流水线的正式环节自动执行，确保每个版本的质量。

2. 并行测试支持：测试框架支持并行执行，显著缩短了整体测试时间。

3. 镜像仓库优化：测试环境默认使用mirror.gcr.io作为docker.io的镜像源，提高测试执行效率。

安装与部署改进

新版本包含了多项安装和部署方面的优化：

1. Talos系统组件：发布包中现在包含了talos-kernel和talos-initramfs等核心组件，简化了裸金属环境的部署流程。

2. 资源预设调整：针对Kamaji控制平面组件，默认资源预设从"micro"升级为"small"，有效防止了OOM（内存不足）问题的发生。

文档与用户体验

项目文档也随本次发布进行了全面更新：

1. GPU使用指南：新增了详细的GPU直通配置文档，指导用户如何正确配置和使用GPU资源。

2. 文档结构重组：重新组织了文档结构，改善了导航体验，使用户能够更轻松地找到所需信息。

3. 安装指南更新：针对servers.com平台的安装指南进行了更新，反映了最新的最佳实践。

组件版本更新

v0.30.0版本包含了多个核心组件的升级：

• VictoriaMetrics Operator升级至v0.55.0
• Cluster API Operator升级至v0.18.1
• Keycloak Operator升级至v1.25.0
• Kamaji升级至edge-25.3.2
• Kube-OVN升级至v1.13.8
• Cilium升级至v1.17.2

这些升级带来了性能改进、新功能和安全性增强。

总结

Cozystack v0.30.0是一个功能丰富的版本，特别是在GPU支持和虚拟机管理方面取得了重大进展。通过引入GPU Operator和直通技术，项目现在能够更好地支持AI/ML等高性能计算场景。同时，在监控、资源管理和系统可靠性方面的持续投入，使得平台更加健壮和易于运维。

对于现有用户，建议评估GPU功能是否满足业务需求，并考虑升级以获取最新的性能优化和稳定性改进。新用户可以借助完善的文档和简化的安装流程，快速部署这一现代化的云原生基础设施平台。