OKD项目4.19.0-okd-scos.4版本发布:基于CentOS Stream CoreOS的Kubernetes发行版
OKD作为Kubernetes的一个开源发行版,近日发布了其4.19.0-okd-scos.4版本。OKD项目源自OpenShift Origin,是Red Hat OpenShift的上游社区版本,专注于为开发者提供开箱即用的容器编排平台体验。本次发布的特别之处在于其基于CentOS Stream CoreOS(SCOS)构建,这是一个专为容器化工作负载优化的轻量级操作系统。
版本核心特性
4.19.0-okd-scos.4版本的核心组件版本如下:
- Kubernetes 1.32.5
- kubectl 1.32.1
- 操作系统采用CentOS Stream CoreOS 9.0.20250611-0
该版本包含了772个清单文件和2个元数据文件,镜像仓库统一使用quay.io/okd/scos-content作为源。值得注意的是,这个版本特别强调了与SCOS的深度集成,SCOS作为RHEL CoreOS的社区替代品,提供了类似的不可变基础设施特性,但基于CentOS Stream构建。
客户端工具更新
本次发布提供了全面的客户端工具支持,包括:
-
多平台客户端工具:
- 支持Linux(amd64、arm64、ppc64le、s390x架构)
- macOS(Intel和Apple Silicon)
- Windows平台
- 特别为RHEL 8和RHEL 9系统提供了优化版本
-
核心工具组件:
- oc命令行工具(OpenShift客户端)
- kubectl(Kubernetes命令行工具)
- openshift-install(集群安装工具)
- ccoctl(云凭证操作工具)
-
安装工具增强:
- 提供了针对不同架构的安装程序
- 包含预配置的安装镜像,可直接部署OKD/SCOS集群
- 安装程序已内置对该版本所有组件的支持
架构支持与兼容性
4.19.0-okd-scos.4版本展现了OKD项目对多架构的广泛支持:
-
主流架构全覆盖:
- x86_64(amd64)
- ARM64
- IBM Power(ppc64le)
- IBM Z(s390x)
-
操作系统兼容性:
- 原生支持CentOS Stream CoreOS
- 客户端工具兼容RHEL 8/9系列
- 提供macOS和Windows客户端
-
云提供商支持:
- AWS、Azure、GCP等主流云平台
- vSphere、OpenStack等私有云方案
- 裸金属部署支持
关键组件更新
该版本包含了众多关键组件的更新:
-
存储相关:
- 更新了AWS EBS、Azure Disk、GCP PD等CSI驱动
- 新增了对IBM VPC Block Storage的支持
- 改进了vSphere CSI驱动
-
网络组件:
- OVN-Kubernetes网络插件更新
- Multus CNI支持多网络接口
- 网络策略和路由功能增强
-
机器学习与监控:
- Prometheus监控栈更新
- 告警管理功能改进
- 监控插件优化
-
安全增强:
- 云提供商IAM集成
- 加密服务提供程序更新
- 证书管理改进
开发者体验改进
对于开发者而言,这个版本带来了多项便利:
-
工具链优化:
- oc CLI工具响应速度提升
- 新增多项诊断命令
- 日志收集工具改进
-
应用部署简化:
- 构建器镜像更新
- 源代码到镜像(S2I)流程优化
- 部署策略增强
-
调试支持:
- 增强的故障排查工具
- 集群状态检查命令
- 资源监控可视化
总结
OKD 4.19.0-okd-scos.4版本的发布,标志着这个开源Kubernetes发行版在稳定性、兼容性和功能性上的又一次提升。基于CentOS Stream CoreOS的构建使其在轻量级和安全性方面具有优势,而广泛的多架构支持则确保了它能在各种环境中部署。对于寻求开源企业级Kubernetes解决方案的组织和个人,这个版本提供了一个值得考虑的选择。特别是那些已经在使用或计划采用CentOS生态系统的用户,OKD/SCOS组合提供了一条平滑的云原生转型路径。
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-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
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