实例一直处于创建中，事件中存在“添加存储失败”的告警，事件信息如下所示：

节点上的工作负载一直处于创建中，该怎么解决此问题

工作负载详情中，若事件中提示“启动容器失败”，该怎么解决此问题

当工作负载状态显示“实例未就绪：Back-off pulling image "xxxxx"”，该状态下工作负载实例K8s事件名称为“实例拉取镜像失败”或“重新拉取镜像失败”。

当Pod状态为“Pending”，事件中出现“实例调度失败”的信息时，该怎么解决。

9 月 13-14 日，GOSIM HANGZHOU 2025 大会将在杭州隆重启幕。本次大会由 GOSIM 全球开源创新汇主办、CSDN 承办，以国际化、社区化、强互动为特色，深入聚焦开源与 AI 的前沿技术与跨界创新。继中国上海、荷兰代尔夫特、中国北京、法国巴黎之后，GOSIM Hangzhou 2025是该系列活动的第五站，即将在西湖之畔点燃新一轮创新热情。大会汇聚来自全球超过 1500 名一线开源开发者和 100 多位海内外资深专家，带来 100 余场高质量技术分享。华为云云原生开源技术专家将在AI 模型 × 基础设施、端侧 AI 工作坊、互动展区等会场带来议题演讲与技术讲解，深度探讨云原生技术创新和产业实践，欢迎现场交流。     议 题 1   议题：赋能云原生AI：基于Volcano调度器破解大规模语言模型部署难题论坛：AI 模型 × 基础设施时间地点：9月13日 15:00 - 15:20（Room 338，3F）讲师：Zicong Chen，华为云研发工程师, Volcano Reviewer, lws Contributor议题简介：随着大型语言模型（LLM）的规模化，多节点分布式训练与推理已成为必然。然而，这带来了双重挑战：首先，在默认调度器下，由LeaderWorkerSet等工具管理的分布式作业，因无法进行“成组调度”而常陷入资源死锁。其次，现代AI集群复杂的网络拓扑对通用调度器是不可见的，常因任务组被分散调度而导致通信效率低下，影响性能。本次分享将深入介绍基于Volcano的解决方案。我们将演示Volcano如何通过其原生的Gang Scheduling能力解决死锁问题，并通过一个实际案例，展示新版LWS是如何自动创建PodGroup来无缝集成。更进一步，我们将介绍Volcano提出的HyperNode（超节点）统一拓扑抽象。调度器通过HyperNode来理解底层的复杂网络结构，并根据作业提交时指定的约束，将其精准地调度到符合要求的特定网络拓扑性能域中，确保最佳性能。同时，本议题还将介绍实际案例，并探讨子组级别（sub-group level）拓扑感知调度、多集群网络拓扑感知调度，自动化网络拓扑感知等持续发展方向。     议 题 2   议题：边缘 AI：探索 KubeEdge 的可能性与价值论坛：边缘 AI 工作坊时间地点：9月13日 16:30 - 16:55（Room B01，B1）讲师：Yue Bao，华为云高级工程师, KubeEdge Maintainer议题简介：边缘 AI 通过在本地处理数据实现实时、低延迟推理，从而解锁各行各业的变革性应用。随着云原生技术的进步，边缘 AI 正在发展成为强大的云边协同范式，支持在边缘和云之间动态编排 AI 工作负载，从而优化性能、准确性和隐私。KubeEdge 的分布式边云协同 AI 框架 Sedna 支持在边缘和云环境中无缝部署 AI 模型。在本次演讲中，我们将探讨 KubeEdge 如何利用 Sedna 在边缘实现高效的推理和自动化。       云原生展区    同时，华为云云原生开源技术专家也将在展区（杭州市西湖区珊瑚沙东路9号白金汉爵大酒店二楼·云原生展位）与大家面对面交流KubeEdge、Volcano、Karmada、Kmesh、Kuasar等项目技术应用与产品最新实践。添加社区小助手k8s2222，提前关注展区有奖互动。 容器魔方小助手GOSIM HANGZHOU 2025 不仅是技术交流的平台，更是智能时代科技变革的重要契机。全球顶尖技术领袖、前沿企业与开源社区将齐聚一堂，重量级项目集中亮相，前沿思想碰撞迸发，技术与实践成果深度分享，共同呈现一场高规格、高密度、高能量的科技盛会。更多精彩内容及参会方式，请关注大会官网。大会官网：https://hangzhou2025.gosim.org/9 月 13- 14 日，GOSIM HANGZHOU 2025大咖云集，精彩纷呈欢迎亲临现场与全球开源资深大咖面对面交流！

包周期的 CCE 集群到期可以直接删除吗？

CCE 是否支持账户余额变动提醒？

如何扩容容器的存储空间？

使用 CCE 需要关注哪些配额限制？

 CCE 集群升级时，ELB Ingress 与 ELB 配置不一致如何处理？

集群如何解冻操作，有大佬知道吗

处于非运行状态（例如冻结、不可用状态）中的集群，如何清除残留资源?

 弹性云服务器基于虚拟化技术构建，单实例可视为一台虚拟机，但其本质是具备弹性伸缩、按需付费特性的云服务，远超传统虚拟机范畴。弹性云服务器共担模型：云平台保障底层基础设施和虚拟化层安全；用户则需负责操作系统加固、应用安全、防火墙（安全组）配置及数据加密。平台本身提供安全基础，但最终安全性高度依赖用户的安全运维实践。因此，它既是安全的，也存在风险，安全与否主要取决于用户自身的配置与管理水平。  一、弹性云服务器是虚拟机吗？要回答这个问题，我们需要从技术和演进两个层面来理解。1. 从技术实现上看：是的，但非传统意义上的虚拟机弹性云服务器在Hypervisor（虚拟机监视器）之上创建和运行。Hypervisor是一种将物理服务器硬件（CPU、内存、存储、网卡）进行虚拟化，并抽象为多个独立、隔离的虚拟硬件环境的软件层。每个云服务器实例都运行在这样一个虚拟化的硬件环境中，拥有自己的操作系统（Guest OS）。从这个角度看，单台弹性云服务器的诞生方式与传统VMware、Hyper-V创建的虚拟机（VM）在技术原理上同源。2. 从演进与赋能上看：不是，它是云时代的革命性产品尽管技术同源，但将云服务器简单等同于传统虚拟机是片面且过时的。二者的核心差异在于“弹性”与“管理”模式：资源形态：传统虚拟机资源固定（如分配4核8G，则长期独占该资源），而云服务器的资源是池化、弹性可伸缩的。您可以随时按需升降配CPU、内存，甚至无需重启，这是传统虚拟机难以企及的。获取方式：传统虚拟机需自行部署硬件和虚拟化软件，耗时数天甚至数周。云服务器则通过Web控制台或API秒级交付，即刻可用。运维模式：传统虚拟机需要用户自己维护底层的物理服务器、Hypervisor和虚拟化网络。而云服务器由云厂商负责所有底层基础设施的维护、冗余和稳定性，用户**专注于实例内部的应用，实现了运维的极大简化。结论：弹性云服务器基于虚拟化技术，但其价值远超越传统虚拟机。它是集成了计算、网络、存储的云服务单元，其“弹性”、“按需”和“自助服务”的特性，是传统虚拟机概念在云计算时代的一次质的飞跃。二、安全性全景透视：从技术栈到管理闭环🔍 常见担忧溯源用户对安全性的焦虑主要集中于三点：① 多租户环境下的数据隔离风险；② 网络攻击面的扩大；③ 服务商自身的可靠性。事实上，主流云厂商已构建起多层防护体系，但这些措施往往因技术门槛而被忽视。🛡️ 六大安全防线拆解硬件级隔离采用Intel VT-d/AMD-Vi等芯片级虚拟化技术，确保不同租户的计算资源完全隔离，即使同一物理机上的其他用户遭受攻击，也不会影响您的业务。网络边界防护VPC（虚拟私有云）划分独立网络空间，配合安全组规则精细控制入站/出站流量；NAT网关隐藏内网IP，防止公网直接暴露；Web应用防火墙（WAF）拦截SQL注入、XSS等常见攻击。数据加密全链路覆盖传输层强制TLS加密，存储层支持国密算法SM4/RSA双重加密；密钥管理系统（KMS）实现敏感数据的权限分级管控。身份与访问管理（IAM）多因素认证（MFA）替代弱密码；细粒度的角色权限分配，限制高危操作；操作日志全程审计，异常行为实时告警。灾难恢复体系跨可用区的数据冗余备份，RPO接近零；快照功能可快速回滚至任意时间点；冷备数据中心应对区域性灾害。合规与审计通过ISO 27001、等保三级等认证，定期接受第三方渗透测试，并提供完整的合规报告。⚠️ 警惕隐性风险尽管云服务商提供了完善的基础设施，但最终安全仍取决于用户的配置策略。例如：未及时修补系统漏洞、过度开放端口权限、弱密码策略等，均可能导致安全事件。建议遵循“最小权限原则”，仅开放必要端口，并启用自动化补丁更新。三、如何选择可靠的弹性云服务？📊 决策checklist 💡 实操建议压力测试先行：模拟真实业务负载，验证弹性扩缩容的稳定性；混合云过渡：将非核心业务迁移至云端，逐步建立信任；持续监控：利用云平台的监控工具，设置CPU/内存/带宽的使用阈值告警。总结弹性云服务器是虚拟机吗？它是虚拟化技术的产物，但更是超越了传统虚拟机概念的、具备弹性伸缩能力的云计算服务单元。安全吗？云平台提供的底层基础设施本身是高度安全的。但最终的安全性取决于用户如何管理和配置自己的云服务器。云服务器提供了构建安全环境的基础工具和能力，但“安全”更像是一个需要用户持续维护的状态，而非一个一劳永逸的属性。因此，选择一家技术雄厚、运维规范的云平台是基础，而用户自身具备良好的安全意识和运维习惯，才是保障弹性云服务器安全最坚固的防线。

Karmada[1] 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。Karmada v1.15 [2] 版本现已发布，本版本包含下列新增特性：多模板工作负载的资源精确感知集群级故障迁移功能增强结构化日志Karmada 控制器和调度器性能显著提升  新特性概览  ▍多模板工作负载的资源精确感知Karmada 利用资源解释器获取工作负载的副本数和资源请求，并据此计算工作负载所需资源总量，从而实现资源感知调度，联邦配额管理等高阶能力。这种机制在传统的单模板工作负载中表现良好。然而，许多AI大数据应用的工作负载  CRD（如 FlinkDeployments，PyTorchJob 和 RayJob 等）包含多个 Pod 模板或组件，每个组件都有独特的资源需求。由于资源解释器仅能处理单个模板的资源请求，无法准确反映不同模板间的差异，导致多模板工作负载的资源计算不够精确。在这个版本中，Karmada 强化了对多模板工作负载的资源感知能力，通过扩展资源解释器，Karmada 现在可以获取同一工作负载不同模板的副本数和资源请求，确保数据的精确性。这一改进也为多模板工作负载的联邦配额管理提供了更加可靠和精细的数据支持。假设你部署了一个 FlinkDeployment，其资源相关配置如下:spec:  jobManager:    replicas: 1    resource:      cpu: 1      memory: 1024m  taskManager:    replicas: 1    resource:      cpu: 2      memory: 2048m通过 ResourceBinding，你可以查看资源解释器解析出的 FlinkDeployment 各个模板的副本数以及资源请求。spec:  components:  - name: jobmanager    replicaRequirements:      resourceRequest:        cpu: "1"        memory: "1.024"    replicas: 1  - name: taskmanager    replicaRequirements:      resourceRequest:        cpu: "2"        memory: "2.048"    replicas: 1此时，FederatedResourceQuota 计算的 FlinkDeployment 占用的资源量为： status:     overallUsed:       cpu: "3"       memory: 3072m注意：该特性目前处于 Alpha 阶段，需要启用 MultiplePodTemplatesScheduling 特性开关才能使用。随着多模板工作负载在云原生环境中的广泛应用，Karmada 致力于对其提供更强有力的支持。在接下来的版本中，我们将基于此功能进一步加强对多模板工作负载的调度支持，提供更加细粒度的资源感知调度——敬请期待更多更新！更多有关此功能的资料请参考：多 Pod 模板支持[3]▍集群级故障迁移功能增强在之前的版本中，Karmada 提供了基本的集群级故障迁移能力，能够通过自定义的故障条件触发集群级别的应用迁移。为了满足有状态应用在集群故障迁移过程中保留其运行状态的需求，Karmada 在 v1.15 版本支持了集群故障迁移的应用状态中继机制。对于大数据处理应用（例如 Flink），利用此能力可以从故障前的 checkpoint 重新启动，无缝恢复到重启前的数据处理状态，从而避免数据重复处理。社区在 PropagationPolicy/ClusterPropagationPolicy API 中的 .spec.failover.cluster 下引入了一个新的 StatePreservation 字段， 用于定义有状态应用在故障迁移期间保留和恢复状态数据的策略。结合此策略，当应用从一个故障集群迁移到另一个集群时，能够从原始资源配置中提取关键数据。状态保留策略 StatePreservation 包含了一系列 StatePreservationRule 配置，通过 JSONPath 来指定需要保留的状态数据片段，并利用关联的 AliasLabelName 将数据传递到迁移后的集群。以 Flink 应用为例，在 Flink 应用中，jobID 是一个唯一的标识符，用于区分和管理不同的 Flink 作业（jobs）。当集群发生故障时，Flink 应用可以利用 jobID 来恢复故障前作业的状态，从故障点处继续执行。具体的配置和步骤如下：apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1kind: PropagationPolicymetadata:  name: foospec:  #...  failover:    cluster:      purgeMode: Directly      statePreservation:        rules:          - aliasLabelName: application.karmada.io/cluster-failover-jobid           jsonPath: "{ .jobStatus.jobID }"迁移前，Karmada 控制器将按照用户配置的路径提取 job ID。迁移时，Karmada 控制器将提取的 job ID 以 label 的形式注入到 Flink 应用配置中，比如 application.karmada.io/cluster-failover-jobid : <jobID>。运行在成员集群的 Kyverno 拦截 Flink 应用创建请求，并根据 jobID  获取该 job 的 checkpoint 数据存储路径，比如  /<shared-path>/<job-namespace>/<jobId>/checkpoints/xxx，然后配置 initialSavepointPath 指示从save point 启动。Flink 应用根据 initialSavepointPath 下的 checkpoint 数据启动，从而继承迁移前保存的最终状态。该能力广泛适用于能够基于某个 save point 启动的有状态应用程序，这些应用均可参考上述流程实现集群级故障迁移的状态中继。注意：该特性目前处于 Alpha 阶段，需要启用 StatefulFailoverInjection 特性开关才能使用。功能约束：应用必须限定在单个集群中运行；迁移清理策略（PurgeMode）限定为 Directly，即需要确保故障应用在旧集群上删除之后再在新集群中恢复应用，确保数据一致性。▍结构化日志日志是系统运行过程中记录事件、状态和行为的关键工具，广泛用于故障排查、性能监控和安全审计。Karmada 组件提供丰富的运行日志，帮助用户快速定位问题并回溯执行场景。在先前版本中，Karmada 仅支持非结构化的文本日志，难以被高效解析与查询，限制了其在现代化观测体系中的集成能力。Karmada 在 1.15 版本引入了结构化日志支持，可通过 --logging-format=json 启动参数配置 JSON 格式输出。结构化日志示例如下：{  "ts":“日志时间戳”,  "logger":"cluster_status_controller",  "level": "info",  "msg":"Syncing cluster status",  "clusterName":"member1"}结构化日志的引入显著提升了日志的可用性与可观测性：高效集成：可无缝对接 Elastic、Loki、Splunk 等主流日志系统，无需依赖复杂的正则表达式或日志解析器。高效查询：结构化字段支持快速检索与分析，显著提升故障排查效率。可观察性增强：关键上下文信息（如集群名、日志级别）以结构化字段呈现，便于跨组件、跨时间关联事件，实现精准问题定位。可维护性提升：结构化日志使开发者和运维人员在系统演进过程中更易于维护、解析和调整日志格式，保障日志体系的长期稳定与一致性。▍Karmada 控制器和调度器性能显著提升在本次版本中，Karmada 性能优化团队继续致力于提升 Karmada 关键组件的性能，在控制器和调度器方面取得了显著进展。控制器方面，通过引入优先级队列，控制器能够在重启或切主后优先响应用户触发的资源变更，从而显著缩短服务重启和故障切换过程中的停机时间。测试环境包含 5,000 个 Deployment、2,500 个 Policy 以及 5,000 个 ResourceBinding。在控制器重启且工作队列中仍有大量待处理事件的情况下，更新 Deployment 和 Policy。测试结果显示，控制器能够立即响应并优先处理这些更新事件，验证了该优化的有效性。注意：该特性目前处于 Alpha 阶段，需要启用 ControllerPriorityQueue 特性开关才能使用。调度器方面，通过减少调度过程中的冗余计算，降低远程调用请求次数，Karmada 调度器的调度效率得到了显著提升。测试记录了在开启精确调度组件 karmada-scheduler-estimator 情况下，调度 5,000 个 ResourceBinding 所用的时间，结果如下：调度器吞吐量 QPS 从约 15 提升至约 22，性能提升达 46%；gRPC 请求次数从约 10,000 次减少至约 5,000 次，降幅达 50%。这些测试证明，在 1.15 版本中，Karmada 控制器和调度器的性能得到了极大提升。未来，我们将继续对控制器和调度器进行系统性的性能优化。相关的详细测试报告，请参考 [Performance] Overview of performance improvements for v1.15[4]   致谢贡献者  Karmada v1.15 版本包含了来自 39 位贡献者的 269 次代码提交，在此对各位贡献者表示由衷的感谢：贡献者列表： 参考资料[1] Karmada: https://karmada.io/[2] Karmada v1.15: https://github.com/karmada-io/karmada/releases/tag/v1.15.0[3] 多 Pod 模板支持: https://github.com/karmada-io/karmada/tree/master/docs/proposals/scheduling/multi-podtemplate-support[4] [Performance] Overview of performance improvements for v1.15: https://github.com/karmada-io/karmada/issues/6516 Karmada 是CNCF 首个多云多集群容器编排项目(孵化级），旨在帮助用户像使用单个集群一样轻松管理跨云多集群，让基于 Karmada 的多云方案无缝融入云原生技术生态。社区吸引了来自华为、道客、浙江大学、腾讯、中国电子云、滴滴、Zendesk、携程等100多家公司的全球贡献者，广泛分布于20+国家和地区。Karmada 现已在华为云、道客、兴业数金、中国移动、中国联通、携程、360集团、新浪、中通快递等众多企业单位生产应用，为企业提供从单集群到多云架构的平滑演进方案。Karmada 官网：https://karmada.io/GitHub 地址：https://github.com/karmada-io/karmadaSlack 地址：https://slack.cncf.io/（#karmada） 添加社区小助手k8s2222回复Karmada进入技术交流群