RKE2 v1.29.14版本发布:Kubernetes发行版的重要更新
RKE2(Rancher Kubernetes Engine 2)是Rancher公司推出的一个轻量级、符合标准的Kubernetes发行版,专为生产环境设计。它结合了Kubernetes的强大功能和Rancher在容器编排领域的丰富经验,提供了开箱即用的安全性和易用性。RKE2采用了最小化的设计理念,同时保持了与上游Kubernetes的高度兼容性,是企业构建容器化基础设施的理想选择。
核心组件升级
本次发布的RKE2 v1.29.14版本将Kubernetes核心升级到了v1.29.14,这是Kubernetes 1.29系列的最新稳定版本。这一升级带来了上游Kubernetes项目的所有安全修复和稳定性改进,确保用户能够获得最可靠的生产环境体验。
在容器运行时方面,RKE2 v1.29.14集成了containerd v1.7.23-k3s2和runc v1.2.4,这两个组件都是容器生态系统中经过充分验证的稳定版本。containerd作为行业标准的容器运行时,提供了高效的容器生命周期管理能力,而runc则负责实际的容器进程隔离和资源控制。
网络插件增强
RKE2提供了多种CNI(容器网络接口)插件选项,以满足不同场景下的网络需求:
- Canal(默认选项):结合了Flannel v0.26.4的简单性和Calico v3.29.2的策略能力,提供了FIPS兼容的网络解决方案
- Calico:升级至v3.29.2版本,增强了网络策略和IP地址管理功能
- Cilium:更新至v1.17.0,带来了eBPF数据平面的多项性能优化和可观测性改进
- Multus:v4.1.4版本支持多网络接口配置,适合需要复杂网络拓扑的场景
值得注意的是,Canal作为默认网络插件,其FIPS兼容性特别适合有严格合规要求的企业环境。
存储和云提供商集成
RKE2 v1.29.14对存储和云提供商集成进行了多项改进:
- Harvester CSI驱动升级至v0.1.23,增强了控制器的亲和性/反亲和性配置,提高了在Harvester虚拟化平台上的存储可靠性
- vSphere CSI驱动更新至v3.3.1-rancher9版本,优化了与VMware vSphere环境的集成体验
- 快照控制器组件保持v4.0.002版本,提供了稳定的卷快照管理能力
这些改进使RKE2在各种云环境和本地基础设施中都能提供一致的存储体验。
安全增强与运维改进
RKE2 v1.29.14在安全性和可运维性方面做了多项改进:
-
集群引导安全:如果服务器节点启动时未指定token参数,RKE2会自动生成一个随机token。这个token不仅用于新节点加入集群,还用于加密存储在数据存储中的集群引导数据。管理员可以通过查看服务器节点上的特定文件来获取这个关键token。
-
镜像加固:所有核心组件镜像都经过了安全加固处理,包括ingress-nginx v1.12.0-hardened6等,减少了潜在的安全风险。
-
组件更新:
- etcd升级至v3.5.18,提高了键值存储的稳定性和性能
- crictl更新至v1.32.0,增强了容器运行时调试能力
- Helm控制器升级至v0.15.16,改善了Helm chart的管理体验
部署与升级建议
对于计划部署或升级到RKE2 v1.29.14的用户,建议:
- 在生产环境部署前,先在测试环境验证所有关键工作负载的兼容性
- 备份现有的token和关键配置数据,特别是自动生成的集群token
- 根据实际网络需求选择合适的CNI插件,性能敏感型应用可考虑Cilium的eBPF数据平面
- 利用RKE2的自动证书轮换功能,确保集群长期运行的安全性
RKE2 v1.29.14通过核心组件升级、网络插件增强和安全改进,为Kubernetes用户提供了更加稳定、安全的容器编排平台。无论是新建集群还是现有集群升级,这个版本都值得考虑。其模块化设计和丰富的插件生态系统,使RKE2能够适应从开发测试到大规模生产的各种应用场景。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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