eksctl在AWS中国区创建集群时遇到metrics-server版本不可用问题分析
问题背景
在使用eksctl工具在AWS中国区(cn-north-1)创建EKS集群时,用户遇到了一个关于metrics-server插件的错误。尽管用户配置文件中并未显式指定要安装metrics-server插件,但集群创建过程仍然因"no versions available for 'metrics-server'"错误而失败。
问题现象
用户使用以下插件配置创建集群:
addons:
- name: vpc-cni
attachPolicyARNs:
- arn:aws-cn:iam::aws:policy/AmazonEKS_CNI_Policy
version: latest
- name: coredns
version: latest
- name: kube-proxy
version: latest
创建过程中,虽然vpc-cni、coredns和kube-proxy三个插件都成功安装,但最终集群创建失败,错误信息显示无法获取metrics-server的可用版本。
问题原因分析
-
AWS中国区服务差异:AWS中国区与其他区域的服务存在一定差异,某些插件可能在中国区不可用或版本不同。metrics-server插件在AWS中国区可能确实没有可用的版本。
-
eksctl内部逻辑问题:尽管用户没有在配置中显式指定metrics-server插件,但eksctl内部可能默认会检查或尝试安装某些核心插件,包括metrics-server。
-
版本兼容性问题:有用户反馈在eksctl 0.201.0版本遇到此问题,而回退到0.199.0版本可以解决,表明这可能是一个版本引入的回归问题。
解决方案
-
使用旧版本eksctl:临时解决方案是回退到eksctl 0.199.0版本,该版本没有此问题。
-
等待官方修复:开发团队已经通过PR #8146修复了此问题,用户可等待包含该修复的新版本发布。
-
显式配置插件:在配置文件中明确列出所有需要的插件,避免依赖默认行为。
技术建议
-
中国区部署注意事项:在AWS中国区部署时,需要特别注意服务可用性和版本差异问题。建议提前验证所有依赖组件的可用性。
-
插件管理最佳实践:
- 明确指定所有需要的插件
- 避免使用"latest"标签,而是指定已知可用的版本号
- 考虑使用Pod Identity Associations而非IRSA进行权限管理
-
故障排查:遇到类似问题时,可以:
- 检查CloudFormation控制台获取详细错误信息
- 尝试简化配置排除问题
- 查阅eksctl文档和GitHub issue了解已知问题
总结
这个问题展示了在特定云区域部署时可能遇到的兼容性问题,也提醒我们在使用基础设施即代码工具时需要理解其默认行为。随着eksctl的持续更新,这类区域特定问题有望得到更好的处理。对于关键业务部署,建议在升级工具版本前进行全面测试,并关注项目的更新日志和issue跟踪。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00