KubeCon 预告 | 与 DaoCloud 首席架构师相约上海，奔赴一场 AI 与云原生双向创新盛会

AIGC 的大爆发，宣布世界进入了一个高速发展的 AI 新时代，而这也给底层 IT 资源的性能和敏捷提出了更大的挑战和需求。挑战往往与机遇并存，AI 与云原生之间更像是一次上层与底层的双向奔赴。云原生作为新一代的基础设施软件技术，屏蔽底层的复杂性，为 AI 带来弹性、资源管理、自动化、多云支持以及安全性等方面的好处，使 AI 应用的创新开发更加便捷、高效和可靠。与此同时，AI 的高速发展和应用，也逐渐深入底层基础设施，让云原生架构实现更自动化、智能化管理，提升弹性和自适应性，并保障安全和防范风险。

在本次 KubeCon China 2023 上，「DaoCloud 道客」的分享议题覆盖广泛，也将就云原生与 AI 相关的技术进展和应用实践展开分享。本期将为大家介绍一下这些议题的分享内容，同时邀请到了重磅嘉宾「DaoCloud 道客」联合创始人兼首席架构师、十大杰出软件工程师、Kubespray Approver--颜开分享开源的心得，快来了解一下。

主题分享

云原生生产级部署工具可以为 AI 应用提供更好的资源管理、弹性扩展、自动化部署和监控等功能，帮助开发人员和运维团队更好地构建和管理可靠、高效的 AI 系统。作为一个生产级部署工具，Kubespray 是最流行的 Kubernetes 部署方案之一，而这主要得益于其拥有一个非常活跃的全球开发者社区（很多贡献者分布在亚洲地区）。在本次会议的前半部分，我们将演示和讨论 Kubespray 最新的功能，如使用 kube-vip 实现高可用性、用于离线环境的管理离线文件脚本、快速镜像镜像、新的操作系统（Rocky、Kylin、OpenEuler Linux、OpenEuler Linux...）支持、多架构集群、对 Ansible集合的支持、集群加固、Operator 和 GitOps。我们还将分享来自 Kubespray 的有用提示和最佳实践。在后半部分，我们希望分享一些关于社区的深入探讨，开展如何推动项目前进的讨论。然后，我们将留出大量时间回答问题。

如今，机器学习的计算需求正在迅速增长。Ray 是一个统一的计算框架，可以让机器学习工程师轻松扩展他们的工作负载，而无需构建复杂的计算基础设施。另一方面，Kubernetes 是一个流行的开源容器编排平台，通过 KubeRay（Ray 工作负载的操作员），可以轻松管理各种工作负载。通过在长时间运行的集群上调试程序并通过 Ray Job 自定义资源启动常规作业，用户可以从简化的工作流程中获益。同时，高效地管理并发的 Ray 作业面临着诸如作业饥饿和资源分配等挑战。Kueue 是一个基于 Kubernetes 的原生作业队列系统，提供资源管理、多租户支持和资源公平共享等功能，完美解决了 Kubernetes 中 Ray 作业的挑战。此处，船长必须提醒一下，这个主题是 CNCF 议题评选中评分 TOP 10 的议题，欢迎大家关注！

正如开头所提，AI 与云原生的结合，也带来了很多有益的创新发展。在这个议题中，将介绍通过如何借力 AI 大模型，提高 Kubernetes SRE 管理效率的解决方案。Kubernetes 的运维人员日常的三个工作：资源创建、日常巡检、故障排查。这些其实都可以通过 LLM 进行自动辅助。首先，通过自然语言转化为 Kubernetes 操作和复合脚本，并自动下发和执行，然后，利用 K8sGPT 开源项目，排查问题并发送给 LLM 进行根因分析和解决思路，再基于 autoGPT 的 agent 模式，最终可以通过多次迭代的 Kubernetes 操作来解决或诊断复杂问题。

这个主题来自 Paco 最近写的博客《Kubernetes 1.27：加速 Pod 启动的更新》。这是一个集群管理员可能面临的常见问题。本次分享将向与会者展示常见 Pod 、AI Pod 启动的过程以及如何加速这些 Pod 的启动。主要包括以下几个方面：

• API：1）控制器管理器创建Pod的时间；2）KCM：PV和PVC绑定以及Webhooks。

• 调度：GPU 拓扑感知，节点负载感知。

• 来自 kubelet 方面的节点级别：1）镜像拉取，Sidecar，API QPS 和 Burs，事件驱动 PLEG，2）限流，磁盘和卷驱动程序，静态 CPU 策略，容器运行时。

• GPU 管理：拓扑不仅仅是 NUMA，共享和监控。

• 数据负载：数据预加载、本地存储或分布式存储。

• 可观察性：如何检查为什么 Pod 启动缓慢？

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特邀前采

本次特别邀请到了「DaoCloud 道客」联合创始人兼首席架构师、Kubespray Approver--颜开。他早在 2016 年就主导设计了中国首个规模最大的企业级容器云 DaoCloud Enterprise (DCE 1.0)，并逐步将其升级迭代为中国第一个企业级 Kubernetes 产品 DCE 3.0。目前，DCE 已经演进至第五代，广泛被互联网、汽车、金融、能源、政府等行业和大型组织所采用。基于在云原生领域的卓越成就，他也在最新一届软博会上当选「十大杰出软件工程师」。下面一起来看看，他参与开源的一些经验分享。

受访者自我介绍

我叫颜开，是 Kubespray 项目的 Approver，也参与了一些其他的云原生相关项目。记得有一本书叫《大教堂与集市》，Kubespray 社区就是一个迷人的大集市，每个人都能在这里找到自己想要的东西，当然也可以很轻松地参与其中。

前采问答：

Q：请问你是怎么接触到所贡献的项目的？

A：由于工作需要，在很早的时候，Kubeadm 诞生之前，我就已经接触到 Kubespray 项目了。不过当时只是调研罢了，对其中的一些细节设计很着迷。

Q：你在开源社区遇到的最大挑战是什么？或者最印象深刻的是什么？

A：作为一个 Approver，需要花很多的时间审查和贡献代码，确保项目是高质量的。这需要花很多难以想象的时间和精力，而我也需要在很多不可回避的工作中，挤出时间来搞开源。因此我也非常珍惜其他贡献者的时间和精力。另外在实际工作中，贡献一个 PR 往往需要很长时间。我第一个比较大的 Kubespray PR，合并花了 9 个月。还有一个修复 Calico BUG 的 PR，从开始到完全 release，花了 15 个月。而之后就越来越顺了，因此参与开源项目需要一些耐心和持久力。

Q：在贡献开源的过程中，获得了哪些方面的帮助和支持？

A：Kubespray 社区对新人非常友好。当我是一个新人的时候，其他 Reviewers 不厌其烦地帮我审查代码，提出改进意见。而我也犯了很多低级错误，但并没因此被人嘲笑。这种对于新人的态度，是一个成功的开源项目的必要条件。同时还有很多公司，也在帮助项目前进，有的对开发者进行资助，有的贡献 CI 服务器资源。

Q：参加开源贡献给你带来的最大价值是什么？

A：在工作中，有很多地方会涉及到开源项目。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。对于相应技术的理解，只有深入其中，进行贡献。才能知行合一，获得专业能力提升。可惜的是，对于一个个体来讲，能够深入贡献的项目，非常有限。在这样的情况下，必须依靠集体的力量，而这也正是开源的价值所在。

Q：对于你所贡献的技术领域，你最大的感受是什么？

A：一些开源项目拥有非常多的用户，并在多年的发展过程中，积累了多如牛毛的知识和经验沉淀在代码之中。这些知识的积攒速度，远大于任何一家单独的企业能够积攒的速度。这些知识的精华，沉淀在项目之中，集腋成裘，成果是非常惊人的。

Q：对于你本次分享的主题，你最想带给参会者的是什么？

A：Kubespray 这个项目非常的实用而且历史悠久，我期望参会者能够重新认识，并参与其中。

Q：对于那些想要开始贡献开源的人，你有什么建议或鼓励的话语？

A：不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河 (Rome was not built in one day.)。

非常感谢颜开老师质朴真诚的分享，相信可以对想要参加开源社区贡献的开发者有所帮助，也让更多不了解开源社区以及相关项目的小伙伴对此有所了解。还有更多精彩内容，我们下期再见。

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