Kubernetes Autoscaler项目中VPA测试失败问题分析与解决
问题背景
在Kubernetes Autoscaler项目中,近期出现了一个与Vertical Pod Autoscaler(VPA)相关的测试失败问题。测试用例"Pods under VPA with default recommender explicitly configured"在执行过程中遇到了意外的404错误,导致整个测试套件无法正常运行。
问题现象
测试失败的具体表现为:当尝试创建VerticalPodAutoscaler资源时,API服务器返回了404错误,提示"the server could not find the requested resource (post verticalpodautoscalers.autoscaling.k8s.io)"。这个错误发生在测试的BeforeEach阶段,即在测试用例正式执行前的准备阶段。
根本原因分析
经过社区成员的深入调查,发现问题实际上源于Google Container Registry(GCR)的变更。GCR已开始逐步停止服务,并迁移至Artifact Registry。测试环境中使用的VPA推荐器(recommender)镜像仍然存储在GCR中,而GCR已不再接受新的拉取请求,导致测试无法获取必要的容器镜像。
具体错误信息显示:"Container Registry is deprecated and shutting down, please use the auto migration tool to migrate to Artifact Registry"。这表明测试依赖的基础设施已经发生了变化,而测试环境尚未完成相应的迁移工作。
解决方案
社区成员迅速采取了以下措施:
- 识别出问题根源在于测试脚本中仍然引用GCR中的镜像
- 与Kubernetes基础设施团队协调,确认迁移状态
- 更新测试配置,确保使用Artifact Registry中的镜像
- 重新启用之前被临时禁用的测试任务
技术启示
这个事件为我们提供了几个重要的技术启示:
-
基础设施依赖管理:测试环境对底层基础设施的依赖需要明确记录和定期检查,特别是当基础设施即将发生重大变更时。
-
测试稳定性:即使是可选测试,其稳定性也对开发流程有重要影响。在这个案例中,虽然测试被标记为可选,但仍然阻塞了部分开发工作。
-
迁移规划:对于关键组件的迁移,需要更全面的影响评估和更严格的进度跟踪,确保所有依赖方都能及时完成适配。
-
错误处理:404错误通常表示资源不存在,但在实际排查中可能需要考虑更广泛的上下文,包括基础设施变更等因素。
后续改进
为了避免类似问题再次发生,社区计划采取以下改进措施:
- 全面审查所有测试对GCR的依赖,确保所有镜像引用都已迁移到Artifact Registry
- 建立更完善的基础设施变更通知机制,确保所有相关团队能及时获知变更信息
- 增强测试的容错能力,对于基础设施问题能够提供更清晰的错误信息
- 定期检查测试环境对第三方服务的依赖情况
总结
这次VPA测试失败事件展示了在现代云原生环境中,测试不仅需要考虑应用逻辑的正确性,还需要关注底层基础设施的稳定性。随着云服务不断演进,类似的迁移工作将会更加频繁,建立健壮的测试基础设施和灵活的应对机制将成为保证开发效率的关键因素。
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