Kubernetes SIGs Kubebuilder Declarative Pattern 指南
一、项目目录结构及介绍
Kubernetes SIGs 的 kubebuilder-declarative-pattern 是一个专为构建基于声明式方式的 Kubernetes 操作器而设计的工具包。下面是该项目的主要目录结构和各部分功能的简要介绍:
.
├── contrib # 可能包含社区贡献的特定组件或功能
├── docs # 文档资料,包括指南和说明
├── examples # 示例操作器,如 guestbook-operator,用于学习和参考
├── hack # 开发者工具脚本
├── pkg # 核心代码包,实现声明式操作器的关键逻辑
│ ├── ..., common, client等 # 包含处理集群资源、客户端交互的核心库
├── scripts # 项目构建或辅助脚本
├── test # 测试相关代码,包括单元测试和集成测试
├── tools # 开发过程中使用的工具集
│ └── go # 特定于 Go 语言开发的工具
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 许可证文件,遵循 Apache-2.0 协议
├── OWNERS # 维护者列表,定义了代码审查的责任人
├── README.md # 主要的项目介绍文档
├── RELEASE.md # 发布版本相关的说明
└── SECURITY_CONTACTS # 安全联系人的信息
二、项目启动文件介绍
项目本身不直接提供单一的“启动文件”,因为它的主要用途是支持开发者创建自己的操作器项目。但如果你正在使用这个工具包搭建自己的操作器,通常的入口点将是你的主程序文件,这个文件通常位于你基于 KubeBuilder 创建的项目中的 cmd/manager/main.go。在这个文件中,你会初始化控制器管理器并注册自定义的资源和控制器逻辑。
// 假设示例
package main
import (
"context"
"fmt"
ctrl "sigs.k8s.io/controller-runtime"
"sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/log/zap"
// 自定义资源的导入...
)
func main() {
logger := zap.New(zap.UseDevMode(true))
mgr, err := ctrl.GetManager(context.Background(), ctrl.Options{
// 配置选项...
})
if err != nil {
logger.Error(err, "unable to start manager")
return
}
// 注册控制器...
if err = (&MyCustomResourceReconciler{}).SetupWithManager(mgr); err != nil {
logger.Error(err, "unable to create controller", "controller", "MyCustomResource")
return
}
// 启动管理器
if err := mgr.Start(ctrl.SetupSignalHandler()); err != nil {
logger.Error(err, "problem running manager")
os.Exit(1)
}
}
三、项目的配置文件介绍
在使用 kubebuilder-declarative-pattern 构建的操作器项目中,配置主要涉及以下几个方面:
-
Kubebuilder 标记和 Makefile:这些不是直接在
kubebuilder-declarative-pattern中的配置,但在你的操作器项目中非常重要。Kubebuilder 使用.kustomization.yaml或.yaml文件来描述自定义资源定义(CRD),以及使用config/bases目录下的资源配置来初始化操作器自身。 -
Controller Configuration: 在配置操作器行为时,通常会在环境变量、命令行参数或特定配置文件(例如
config/default.yaml)中指定控制器管理器的配置,比如其观测的资源类型、重试策略等。 -
自定义资源定义 (CRDs):这些YAML文件定义了你的应用将使用的自定义资源,它们通常由Kubebuilder自动生成或手动调整,并部署到集群以允许用户创建和管理特定类型的资源。
-
应用或操作器的配置:对于每个具体的应用场景,可能需要为你的自定义资源或操作器本身创建配置文件,这可以是非标准的,取决于应用的需求,但一般而言,这可能是通过 Kubernetes ConfigMap 或 Secret 等资源来实现的。
综上所述,虽然 kubebuilder-declarative-pattern 更多地聚焦于提供一种模式和工具而非直接定义启动或配置文件,但它间接指导着操作器如何组织这些关键元素,以便开发者能够高效地构建和管理声明式的Kubernetes操作器。
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