Best practices for building Kubernetes Operators Patryk WasielewskiAbout me ● DevOps Consultant at Amazon Web Services (AWS) ● 6 years professional experience as DevOps / SRE / Developer ● Cloud-native json-patch/merge-patch support ○ Finalizers ○ Built-in Authz/AuthnControllers https://able8.medium.com/kubernetes-controllers-overview-b6ec086c1fbControllers ● Controller tracks at least one resource type ● backup, failover, recovery, etc.), for a software running within the Kubernetes cluster, https://www.cncf.io/blog/2022/06/15/kubernetes-operators-what-are-they-some-examples/Framework - Kubebuilder/Operator-sdkCapability

doesn't repeat itself but it often rhymes.Short Answer：No and NO ONE Does进入 Kubernetes 生态 04 When in Rome, do as the Romans do.参数设置 容灾部署 CDC 备库重搭 备库重搭 SQL审计 只读实例

eek-R1 DeepSeek颠覆式创新——开源 33政企、创业者必读 新时代下的集中力量办大事  每个企业都可以直接使用DeepSeek，因为开源透明可信任，企业和 政府可做大量私有化部署  一个开源产品获得突破之后，全世界都能分享成果，结束中国百模大 战，节省大量成本  很多公司参与开源，帮助改进产品，很多人基于DS生态开发应用产 品，增加影响力，人人为我，我为人人  训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大  无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机  小模型可部署在企业内电脑或一体机上，使用成本降低，形成分布式推理网络  技术门槛降低， 可标准化、SaaS化部署，下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民，科技平权，技术平民化 惠及全球人民，科技平权，技术平民化  运营商、云服务可免费用，降低云服务成本  大型企业可使用多个DeepSeek，解决不同场景需求  中小企业免费部署，消除数字鸿沟  个人可以拥有自己的DeepSeek ，可以成为超级个体  对于创业者得到世界最先进大模型，如虎添翼，和巨头站在 同一起跑线上  很多发展中国家都能成为大模型玩家，实现人类命运共同体 DeepSeek颠覆式创新——免费

质量管理体系（设计、开发、review、CI） ✓ 测试方法论（单元测试、集成测试、系统测试） 监控 ✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 MDS SnapshotClone Server HTTP采集 bvar数据 定时获取图表 并发送邮件 获取集群拓扑信息 Curve利用brpc内置的bvar组件生成监控指标，并 使用部署在docker的三个组件进行监控指标的处 理与展示：  Prometheus——面向云原生应用程序的开源 的监控&报警工具，curve利用它进行监控指标 的采集与存储。  Daily 获得某个bvar在一段时间内平均每秒 的累加值。PerSecond也是会自动更新的衍生变量。 21/33监控指标的采集与存储 Curve使用开源的监控工具Prometheus采集监控指标，大致 流程为： 1. 部署监控时，Curve根据集群信息生成配置文件， 指定了 Prometheus的监控目标（包括Client、MDS、 ChunkServer、Etcd、物理节点等）。 2. Prometheus依据上述配置文件，发现相应服务。

实现对PostgreSQL/PolarDB的监控管理  对PostgreSQL/PolarDB的TopSQL的管理  架构说明  有一台机器上部署的CLup管理节点，这个管 理节点提供WEB管理界面统一管理所有的 PostgreSQL/PolarDB数据库。  每台数据库主机上部署clup-agent。CLup管 理节点通过clup-agent来管理这台机器上的 PostgreSQL/PolarDB数据库。 机器有反亲和性创建PolarDB需要的阿里云环境 创建虚拟机的时 候选中的盘都不 是共享盘，必须 在创建完虚拟机 后，在单独添加 共享盘 注意创建PolarDB需要的阿里云环境创建PolarDB需要的阿里云环境 部署集把虚拟机打散到不通的物理机上创建PolarDB需要的阿里云环境 VIP的使用创建PolarDB需要的阿里云环境 把VIP绑定到多台数据库主机创建PolarDB需要的阿里云环境 创建虚拟机的时候选中的盘都不是共享盘，必须在创建完

7 3.7 2.423 4K随机写 4K随机读 38% 34.5% 测试环境：6台服务器*20块SATA SSD，E5-2660 v4，256G，3副本场景高可用 核心组件支持多实例部署，允许部分实例异常 MDS、Snapshotcloneserver 通过 etcd 选主，实现高可用高可用 chunkserver 使用raft，2N + 1 个副本允许 N 副本异常自治 • 丰富的metric体系 • prometheus + grafana 可视化 • 每日报表 • 丰富的数据定位问题 • 集群状态查询工具 • curve_ops_tool • 自动化部署工具 • 一键部署，一键升级高质量 • 良好的模块化和抽象设计 • 完善的测试体系 • 单元测试 行覆盖80%+，分支覆盖70%+ • 集成测试 Given When Then 方法 完备的测试用例集

4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果提供明确说明，正确反映人工智能系统产生结 果的过程。 （b）在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范，尽可 能消除模型算法存在的安全缺陷、歧视性倾向，提高鲁棒性。 4.1.2 数据安全风险应对 （a） 在训练数据和用户交互数据的收集、存储、使用、加工、传输、提 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智 能系统进行登记备案，要求其具备在设计、研发、测试、部署、使用、维护等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规

Deploy CurveBS as container service (in Plan) • Config CurveBS by (Cluster and Pool CRDs) in Kubernetes (in Plan) • Support Operator capability level 5 (in Plan) • horizontal / vertical scaling, CurveFS as container service (in Plan) • Config CurveFS by (cluster and storage pools) CRDs in Kubernetes (in Plan) • Support Operator capability level 5 (in Plan) • now support helmCurrent Status

底层存储使用Ceph块存储 • 稳定性挑战 • 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 • 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接P