Karpenter AWS Provider中AMI选择器的正确使用方式
2025-05-31 06:17:46作者:薛曦旖Francesca
Karpenter AWS Provider是一个开源的Kubernetes集群自动扩缩容工具,它能够根据工作负载需求自动创建和终止EC2实例。在使用过程中,正确配置AMI(Amazon Machine Image)选择器对于确保节点使用正确的操作系统镜像至关重要。
AMI选择器配置的演进
在早期版本(v0.32及之前)的文档中,关于AMI选择器的描述存在不准确之处。文档暗示可以不使用amiSelectors而仅通过amiFamily来指定AMI,但实际上这两个参数的正确组合使用是必要的。
随着项目发展到v1版本,API规范发生了显著变化,文档也得到了相应更新。现在v1.3版本的文档已经准确反映了API的实际行为。
v1与v1beta1 API的关键区别
-
AMISelectorTerms字段的变化:
- 在v1版本中,此字段变为必填项(required),且必须包含至少一个选择条件
- 新增了对alias(别名)的支持,可以与id、name、tags等条件互斥使用
- 最大数量限制为30个选择条件
-
AMIFamily字段的变化:
- 在v1版本中变为可选字段(optional)
- 当使用alias选择条件时,AMIFamily可以从alias自动推断
- 允许设置为"Custom"以支持自定义AMI
-
验证规则的增强:
- 新增了更严格的互斥性检查
- 对alias使用场景添加了特殊限制
- 确保选择条件的逻辑清晰明确
最佳实践建议
-
使用alias简化配置: 最新版本支持通过alias(如AL2、Bottlerocket等)来简化AMI选择,系统会自动选择该系列的最新AMI,无需手动指定具体ID。
-
多条件组合: 可以通过tags、name等多种条件组合来精确控制AMI选择,满足不同环境的需求。
-
版本兼容性: 升级到v1版本时,需要特别注意API的变化,特别是必填字段的调整和验证规则的增强。
-
测试验证: 在生产环境部署前,建议在测试环境中验证AMI选择器的配置是否符合预期,确保节点能够正确启动。
通过理解这些变化和最佳实践,用户可以更有效地管理Karpenter中的AMI选择,确保集群节点始终使用合适且安全的操作系统镜像。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
343
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669