Rancher Terraform Provider 实现 Pod 中断预算与优先级类支持的技术解析
背景介绍
在现代 Kubernetes 集群管理中,Pod 中断预算(PDB)和优先级类(PC)是两个重要的资源调度与保障机制。Rancher 作为领先的 Kubernetes 管理平台,在其 2.11.0 版本中通过 Terraform Provider 实现了对这些特性的原生支持,为基础设施即代码(IaC)实践提供了更完善的功能集。
核心概念解析
Pod 中断预算(PDB)
PodDisruptionBudget 是 Kubernetes 中用于保证应用可用性的重要机制,它定义了在自愿中断(如节点维护或集群缩容)期间,应用可以容忍的最大不可用 Pod 数量或最小可用 Pod 数量。通过 PDB,运维人员可以确保关键业务在集群维护期间仍保持指定的可用性水平。
优先级类(PC)
PriorityClass 允许用户为 Pod 分配不同的优先级,影响调度器对 Pod 的调度顺序以及在资源紧张时的驱逐顺序。高优先级的 Pod 可以获得优先调度权,并且在节点资源不足时受到保护不被轻易驱逐。
技术实现细节
Rancher Terraform Provider 通过新增 cluster_agent_deployment_customization 配置块来实现对 PDB 和 PC 的支持。该功能需要先启用 cluster-agent-scheduling-customization 特性标志。
在实现层面,Provider 会将 Terraform 配置转换为对应的 Kubernetes 资源声明,包括:
- 为集群 agent 创建适当的 PodDisruptionBudget 资源
- 为集群 agent 分配指定的 PriorityClass
- 确保这些配置在集群创建和更新时都能正确应用
功能验证与测试
技术团队对功能进行了全面验证,覆盖了以下场景:
-
集群创建场景:使用 RKE2 和 K3s 两种发行版,通过节点驱动、自定义和导入三种方式创建集群,验证 PDB 和 PC 配置是否正确应用。
-
集群更新场景:对已有集群的 PDB 和 PC 配置进行修改,验证变更能否正确生效。
测试结果表明,在所有支持的集群类型和创建方式下,PDB 和 PC 配置都能按预期工作,包括:
- 正确限制集群 agent 的中断数量
- 为集群 agent 赋予指定的调度优先级
- 配置变更能够正确应用到运行中的集群
最佳实践建议
基于该功能的实现特点,我们建议用户:
-
为生产环境的关键集群组件配置适当的 PDB,确保运维操作不会意外导致服务中断。
-
根据业务重要性为不同工作负载分配合理的优先级类,确保关键业务优先获得资源。
-
在 Terraform 代码中明确记录 PDB 和 PC 的配置意图,便于团队协作和配置审计。
-
在变更 PDB 配置时,充分考虑其对集群维护操作的影响,避免设置过于严格的限制导致运维操作受阻。
总结
Rancher Terraform Provider 对 PDB 和 PC 的支持,进一步完善了通过代码管理 Kubernetes 集群的能力,使基础设施团队能够更精细地控制集群组件的可用性和资源分配策略。这一功能的加入,标志着 Rancher 在 GitOps 和基础设施即代码领域的持续深化,为用户提供了更强大、更灵活的集群管理工具集。
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