AWS CDK中EKS Fargate集群删除问题的分析与解决
问题背景
在使用AWS CDK的EKS模块(v2 alpha版本)创建Fargate集群时,开发人员发现无法正常删除集群。具体表现为在删除过程中出现权限错误,导致整个堆栈无法完全清理。
错误现象
当尝试删除EKS Fargate集群时,系统报错显示无法获取Kubernetes API凭据。错误日志中明确提示:"the server has asked for the client to provide credentials",表明Kubernetes API服务器拒绝访问请求。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题出在资源删除顺序上:
-
访问入口(Access Entry)被过早删除:系统在删除Kubernetes Patch资源之前,先删除了访问入口。这导致后续尝试恢复CoreDNS配置时失去了必要的权限。
-
CoreDNS计算类型注解问题:对于Fargate集群,CoreDNS部署需要特殊处理。虽然文档建议完全移除
eks.amazonaws.com/compute-type注解,但当前实现是将其从EC2改为Fargate类型。
技术细节
在EKS Fargate集群中,CoreDNS的部署需要特殊配置。默认情况下,CoreDNS会带有eks.amazonaws.com/compute-type: ec2的注解,这在Fargate集群中是不正确的。AWS官方文档建议完全移除这个注解,而不是简单地修改其值。
解决方案
针对这个问题,AWS CDK团队提出了以下解决方案:
-
调整资源删除顺序:确保在删除访问入口前完成所有需要Kubernetes API访问的操作。
-
优化CoreDNS注解处理:考虑完全移除计算类型注解,而不是仅仅修改其值,这与AWS官方文档的建议一致。
最佳实践建议
对于使用AWS CDK管理EKS Fargate集群的开发者,建议:
- 关注CDK版本更新,及时应用修复版本
- 在删除集群前,可以手动检查并确认CoreDNS的注解配置
- 对于生产环境,建议先在小规模测试环境中验证集群删除流程
总结
这个问题展示了基础设施即代码(IaC)工具在实际使用中可能遇到的复杂场景。AWS CDK团队通过分析资源依赖关系和删除顺序,解决了这个影响用户体验的问题。这也提醒我们,在管理云资源时,理解底层资源的创建和删除顺序至关重要。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00