ClickHouse Operator 0.24.5版本发布:稳定性与监控增强
ClickHouse Operator是用于在Kubernetes环境中管理ClickHouse集群的开源工具,它简化了ClickHouse的部署、配置和维护工作。最新发布的0.24.5版本带来了一系列改进和修复,主要集中在集群稳定性、配置管理和监控指标方面。
核心改进
本次版本对ClickHouse集群的滚动更新机制进行了重要优化。在之前的版本中,当进行滚动更新时,Operator会完全移除并重新添加副本节点,这可能导致分布式查询中断。新版本改为动态调整副本优先级的方式,通过将待更新节点的优先级设为较低值,确保分布式查询不会路由到这些节点,从而实现了更平滑的更新过程。
配置管理方面也做了两处重要调整。首先是修复了ClickHouseOperatorConfiguration合并时可能出现的错误,确保配置能够正确应用。其次是改进了配置文件的处理逻辑,现在带有"no_restart"标识的配置文件变更将不会触发ClickHouse服务重启,这对于生产环境中需要频繁调整配置但又希望避免服务中断的场景特别有价值。
安全更新
版本升级了相关依赖库,修复了两个已知的问题点(CVE-2025-22868和CVE-2025-22870)。虽然这些问题的细节尚未公开,但及时更新依赖是保持系统安全性的重要措施。对于安全敏感的环境,建议尽快升级到此版本。
监控与告警增强
监控方面有两个值得关注的改进。首先是修复了Keeper仪表板中的Ephemeral节点计数显示问题,确保监控数据的准确性。其次是根据社区贡献修正了Keeper Prometheus告警规则中的拼写错误,使告警系统更加可靠。
部署优化
针对容器化部署场景,优化了CLICKHOUSE_SKIP_USER_SETUP环境变量的处理逻辑。现在只有当使用默认入口点(entrypoint)时才会自动添加这个变量,为自定义部署提供了更大的灵活性。
升级建议
对于正在使用0.24.x系列版本的用户,建议规划升级到0.24.5版本,特别是那些:
- 需要频繁进行集群滚动更新的环境
- 对监控数据准确性要求较高的场景
- 关注安全更新的生产系统
升级过程与之前版本保持一致,可以通过Helm chart或直接应用Operator manifest完成。建议在测试环境验证后再应用到生产环境。
这个版本虽然没有引入重大新功能,但在稳定性和可靠性方面的改进使其成为生产环境的更优选择。社区贡献者的加入也显示出项目生态的持续活跃。
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