Deckhouse Kubernetes Platform v1.68.0 版本深度解析
Deckhouse Kubernetes Platform 是一个功能强大的 Kubernetes 管理平台,它通过模块化设计简化了 Kubernetes 集群的部署、管理和运维工作。该平台提供了丰富的功能模块,涵盖从基础设施管理到应用部署的各个方面,使企业能够轻松构建和管理生产级的 Kubernetes 环境。
核心功能增强
AWS 云提供商改进
新版本引入了 iamNodeRole 参数,允许管理员为集群中的所有 AWS 节点实例指定 IAM 角色。这一改进特别适用于需要为节点授予额外权限的场景,例如访问 Amazon ECR 容器镜像仓库等 AWS 服务。通过集中管理节点角色,大大简化了权限配置流程。
节点管理优化
对于 CloudPermanent 类型的节点创建过程进行了显著优化。新版本实现了跨组的并行创建机制,相比之前仅支持组内并行创建的方式,大幅缩短了大规模集群的节点部署时间。这一改进对于需要快速扩展集群容量的场景尤为重要。
监控系统升级
监控模块迎来了多项重要更新:
- 新增了对 Opaque 类型 Secret 中证书的监控支持
- 增加了对 Amazon ECR 容器镜像的监控能力
- 解决了 Prometheus 实例重启时可能导致部分指标丢失的问题
这些改进使得监控系统更加全面和可靠,特别是在混合云和多容器仓库环境中。
服务网格增强
在多集群 Istio 配置或联邦场景下,现在可以显式指定用于集群间通信的地址列表。这一改进解决了某些特殊网络配置下自动地址解析可能失败的问题,为复杂网络环境下的服务网格部署提供了更高的可靠性。
认证系统改进
DexAuthenticator 资源新增了 highAvailability 参数,用于控制认证器的高可用模式。在高可用模式下,系统会部署多个认证器副本以提高服务可靠性。这一变更使得认证系统的高可用配置更加灵活和透明。
节点标签管理创新
引入了一种全新的节点标签管理方式,管理员现在可以通过节点本地文件系统(/var/lib/node_labels 目录)来添加、删除或修改节点标签。系统会自动维护 node.deckhouse.io/last-applied-local-labels 注解来记录当前应用的标签集合。这一特性为节点标签管理提供了更大的灵活性和便利性。
新增云提供商支持
v1.68.0 版本正式加入了对华为云的支持,扩展了平台在多云环境下的适用性。华为云用户现在可以充分利用 Deckhouse 平台提供的各项功能来管理其 Kubernetes 基础设施。
日志系统增强
日志收集模块新增了 keepDeletedFilesOpenedFor 参数,允许配置已删除日志文件的保持打开时间。这一功能在日志存储暂时不可用时特别有用,可以确保不会丢失关键日志数据。同时,TLS 加密配置现在支持通过 Secret 资源来管理,提高了证书管理的安全性和便利性。
多租户管理改进
在项目资源状态中新增了 installed 标记,清晰展示了哪些项目资源已经成功安装。这一改进使得多租户环境下的资源状态监控更加直观和方便。
安装器优化
新增了 --tf-resource-management-timeout 参数,用于控制云环境中资源创建的超时时间(默认为10分钟)。这一参数特别适用于 AWS、Azure、GCP、Yandex Cloud 和 OpenStack 等云平台,为资源创建过程提供了更灵活的控制能力。
安全更新
新版本解决了多个模块中的已知安全问题,包括 admission-policy-engine、chrony、各云提供商模块、CNI 插件、监控组件等,全面提升了平台的安全性。
组件版本升级
平台集成的多个核心组件版本得到更新,包括:
- Kubernetes 控制平面升级至 1.29.14、1.30.10 和 1.31.6
- 日志收集组件 Vector 升级至 0.44.0
- Prometheus 升级至 2.55.1
- 证书管理工具 cert-manager 升级至 1.16.2
这些组件更新带来了性能改进、新功能和安全性增强。
Deckhouse Kubernetes Platform v1.68.0 版本通过上述多项改进和新增功能,进一步提升了平台的稳定性、安全性和易用性,为企业在生产环境中运行 Kubernetes 提供了更加可靠的基础设施。
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-X1-7BSpark-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