Kiali项目中Istio配置页面Gateway资源路径问题解析
在Kiali项目的最新测试中发现了一个关于Istio配置页面显示Gateway资源路径的问题。该问题主要出现在使用Sail Operator部署的OpenShift Service Mesh环境中。
问题背景
Kiali作为Istio的服务网格可视化工具,其Istio配置页面能够展示网格中的各种配置对象。在测试过程中,自动化测试框架Cypress在执行"Filter Istio Config objects by Type"测试用例时出现了预期与实际结果不符的情况。
测试用例期望看到的Gateway资源路径格式为:
networking.istio.io/v1/Gateway/bookinfo-gateway
但实际在Sail Operator部署环境中获取到的路径却是:
gateway.networking.k8s.io/v1/Gateway/bookinfo-gateway
技术分析
这个差异源于Kubernetes Gateway API与Istio原生Gateway资源的不同实现方式。Kiali通过调用内部函数来生成资源路径,该函数会根据实际环境返回不同的API组路径。
在传统Istio部署中,Gateway资源属于networking.istio.io
API组,而在启用了Kubernetes Gateway API的环境中,这些资源则属于gateway.networking.k8s.io
API组。Sail Operator默认启用了Kubernetes Gateway API支持,因此产生了这种差异。
解决方案讨论
项目团队考虑了多种解决方案:
-
修改测试预期:仅在下游测试分支中调整预期结果,但这会导致需要为每个发布分支单独维护测试用例,违背了保持测试套件与上游兼容的原则。
-
环境适配:调整测试环境配置,使其与上游环境保持一致。最终团队选择了这一方案,因为它既能解决问题,又能保持测试套件的统一性。
值得注意的是,在OCP nightly测试环境中,即使启用了Kubernetes Gateway API,测试也能通过。这是因为测试demo应用的安装脚本默认不使用Gateway API资源,只有在显式指定参数时才会使用。
结论
这个问题凸显了在服务网格生态系统中,不同API实现方式带来的兼容性挑战。Kiali团队最终通过调整测试环境配置解决了这个问题,既保证了测试的可靠性,又维护了代码库的整洁性。对于开发者而言,理解Istio原生资源与Kubernetes Gateway API资源的区别,对于诊断类似问题具有重要意义。
这种类型的兼容性问题在云原生生态系统中并不罕见,它提醒我们在设计和实现跨平台工具时,需要充分考虑不同部署场景下的行为差异。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









