在离线Kubernetes环境中部署Eclipse Che的技术实践
2025-05-31 23:40:27作者:滑思眉Philip
Eclipse Che作为一款云原生IDE平台,在企业内部Kubernetes环境中的离线部署具有特殊的技术挑战。本文将深入探讨在没有互联网连接的局域网环境中,如何通过原生YAML文件实现Eclipse Che的完整部署方案。
核心组件架构
离线部署Eclipse Che需要理解其核心架构组成:
- Che Operator:负责管理Che集群的生命周期和组件编排
- DevWorkspace Operator:提供开发者工作空间的管理能力
- 私有容器镜像仓库:存储所有必需的容器镜像
- OIDC认证服务:提供用户身份验证能力
关键部署步骤
1. 私有镜像仓库准备
在离线环境中,必须预先将所有依赖镜像推送到内部镜像仓库,包括:
- Eclipse Che相关组件镜像
- 工作空间基础镜像
- 工具链相关镜像
2. 操作员部署
通过原生YAML部署两个核心操作员:
# DevWorkspace Operator部署示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: devworkspace-controller
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/name: devworkspace-controller
template:
metadata:
labels:
app.kubernetes.io/name: devworkspace-controller
spec:
serviceAccountName: devworkspace-controller
containers:
- name: controller
image: your-registry/devworkspace-controller:latest
3. 认证服务配置
离线环境需要配置独立的OIDC提供商,通常可采用:
- Keycloak
- Dex
- 企业现有SSO系统
4. 存储方案选择
Eclipse Che在离线环境中的持久化存储方案应考虑:
- 网络存储(NFS, CephFS等)
- 本地存储(需考虑高可用)
- 分布式存储方案
特殊注意事项
- 版本兼容性:确保Kubernetes 1.21.0与所选Eclipse Che版本兼容
- 资源配额:预先规划好CPU、内存和存储资源
- 网络策略:配置适当的网络策略控制Pod间通信
- 证书管理:为内部服务准备有效的TLS证书
常见问题解决方案
- 镜像拉取失败:检查镜像仓库的访问权限和镜像标签准确性
- 认证问题:验证OIDC配置的redirectURI和客户端密钥
- 存储挂载问题:检查PVC的storageClass是否可用
- 性能问题:适当调整工作空间容器的资源限制
通过以上技术方案,企业可以在完全离线的Kubernetes环境中构建稳定可靠的Eclipse Che云开发平台,为内部开发者提供高效的云原生开发体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
374
3.2 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92