Terraform AWS EKS模块中Karpenter部署问题排查指南
问题现象
在使用Terraform AWS EKS模块(版本20.29.0)部署Karpenter时,用户遇到了Pod调度失败的问题。具体表现为应用Pod处于Pending状态,错误信息显示"0/2 nodes are available: 2 node(s) had untolerated taint {CriticalAddonsOnly: true}"。
问题分析
核心问题定位
这个问题的本质是Pod无法容忍节点上的特定污点(CriticalAddonsOnly: true),导致调度失败。在Kubernetes中,污点(Taint)和容忍(Toleration)机制用于控制Pod可以被调度到哪些节点上。
典型场景分析
-
污点与容忍不匹配:EKS控制平面节点通常会带有CriticalAddonsOnly污点,这是为了确保只有关键系统组件(如CoreDNS)才能在这些节点上运行。
-
子网选择器配置错误:用户最终发现问题的根源是subnetSelectorTerms配置中指定的标签与VPC中实际的子网标签不匹配,这导致Karpenter无法正确识别可用的子网来创建新节点。
解决方案
正确配置子网选择器
确保Karpenter的subnetSelectorTerms配置与VPC子网的实际标签完全一致。这是Karpenter能够自动发现和利用子网的关键配置。
Pod容忍配置
对于需要在特定节点上运行的工作负载,需要在Pod规范中添加相应的容忍配置。例如:
tolerations:
- key: "CriticalAddonsOnly"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
检查清单
- 验证VPC子网标签是否与Karpenter配置匹配
- 检查Pod的容忍配置是否覆盖了节点的污点
- 确认Karpenter控制器日志是否有错误信息
- 检查节点资源是否充足(CPU、内存等)
最佳实践建议
-
标签管理:建立统一的标签策略,确保基础设施各组件间的标签一致性。
-
污点策略:合理规划节点污点策略,区分系统组件节点和工作负载节点。
-
测试验证:部署前使用kubectl describe检查节点污点和Pod容忍配置。
-
渐进式部署:先部署简单测试Pod验证Karpenter功能,再部署生产工作负载。
总结
Karpenter的自动节点供应功能依赖于正确的网络配置和Kubernetes调度策略。通过仔细检查子网选择器和污点容忍配置,可以解决大多数Pod调度失败的问题。建议在部署前充分理解Karpenter的工作原理和依赖关系,这样可以避免类似问题的发生。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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