Kubernetes Descheduler 1.30版本新增对Unknown状态Pod的支持
在Kubernetes集群运维过程中,Pod可能会因为各种原因进入Unknown状态。这种状态通常表示kubelet无法向API服务器报告Pod的状态,可能是由于节点失联、kubelet进程崩溃或网络分区等问题导致的。对于运维人员来说,及时清理这些处于Unknown状态的Pod对于维护集群健康非常重要。
在Kubernetes Descheduler 1.29及更早版本中,Pod生命周期插件虽然支持根据Pod状态进行筛选和驱逐,但并未包含Unknown状态。这导致管理员无法直接通过Descheduler策略来自动处理这些Pod,只能依赖手动干预或其他工具。
Kubernetes Descheduler 1.30版本对此进行了重要改进,在Pod生命周期插件中正式加入了对Unknown状态的支持。这意味着集群管理员现在可以配置Descheduler策略,自动识别并驱逐长时间处于Unknown状态的Pod,从而释放相关资源并保持集群整洁。
从技术实现角度来看,这个改进涉及对Pod生命周期插件验证逻辑的修改。在1.30版本中,Unknown被添加到了允许的状态列表中,使得Descheduler能够正确识别和处理这类Pod。这一变更虽然看似简单,但对于实际运维场景却有着重要意义。
对于需要处理Unknown状态Pod的集群管理员,现在可以配置类似以下的策略:
apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
"PodLifeTime":
enabled: true
params:
podLifeTime:
maxPodLifeTimeSeconds: 86400
states:
- "Unknown"
这个配置将使Descheduler自动驱逐处于Unknown状态超过24小时的Pod。管理员可以根据实际需求调整时间阈值和状态列表。
值得注意的是,Unknown状态的Pod驱逐需要谨慎处理,因为某些情况下这些Pod可能仍在运行工作负载。建议在实施前充分评估业务影响,并考虑设置适当的优雅终止期和备份机制。同时,对于关键业务Pod,建议结合Pod优先级和干扰预算等机制进行更精细的控制。
随着Kubernetes集群规模的扩大和复杂度的提高,自动化运维工具的重要性日益凸显。Kubernetes Descheduler 1.30版本对Unknown状态Pod的支持,进一步完善了其作为集群维护工具的能力,为管理员提供了更全面的资源管理手段。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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