北京时间2025年11月4日，KubeEdge 发布 1.22.0 版本。新版本对 Beehive 框架以及 Device Model 做了优化升级，同时对边缘资源管理能力做了提升。KubeEdge v1.22.0 新增特性：新增 hold/release 机制控制边缘资源更新 Beehive框架升级，支持配置子模块重启策略  基于物模型与产品概念的设备模型能力升级边缘轻量化 Kubelet 新增 Pod Resources Server 和 CSI Plugin 特性开关C语言版本的 Mapper-Framework 支持升级 K8s 依赖到1.31  新特性概览  ▍新增 hold/release 机制控制边缘资源更新在自动驾驶、无人机和机器人等应用场景中，我们希望在边缘能够控制对边缘资源的更新，以确保在未得到边缘设备管理员的许可下，这些资源无法被更新。在1.22.0版本中，我们引入了 hold/release 机制 来管理边缘资源的更新。在云端，用户可以通过对 Deployment、StatefulSet 和 DaemonSet 等资源添加edge.kubeedge.io/hold-upgrade: "true"的annotation，表示对应的 Pod 在边缘更新需要被 hold。在边缘，被标记了edge.kubeedge.io/hold-upgrade: "true"的 Pod 会被暂缓被处理。边缘管理员可以通过执行以下命令来释放对该 Pod 的锁，完成资源更新。keadm ctl unhold-upgrade pod <pod-name>也可以执行以下命令解锁边缘节点上所有被 hold 的边缘资源keadm ctl unhold-upgrade node💭 注意：使用keadm ctl命令需要启动 DynamicController 和 MetaServer 开关。更多信息可参考：cid:link_1cid:link_2▍Beehive框架升级，支持配置子模块重启策略在1.17版本中，我们实现了 EdgeCore 模块的自重启，可以通过全局配置来设置边缘模块的重启。在1.22版本中，我们对 Beehive 框架进行了升级优化，支持边缘子模块级别的重启策略配置。同时我们统一了 Beehive 各子模块启动的错误处理方式，对子模块能力标准化。更多信息可参考：https://github.com/kubeedge/kubeedge/pull/6444cid:link_3▍基于物模型与产品概念的设备模型能力升级 目前的 Device Model 基于物模型概念设计，而在传统 IoT 中，设备通常采用物模型、产品和设备实例三层结构进行设计，可能导致用户在实际使用中产生困惑。在 1.22.0 版本中，我们结合物模型与实际产品的概念，对设备模型的设计进行了升级。从现有的设备实例中提取了protocolConfigData ,  visitors字段到设备模型中，设备实例可以共享这些模型配置。同时，为了降低模型分离的成本，设备实例可以重写覆盖以上配置。更多信息可参考：cid:link_4cid:link_5▍边缘轻量化 Kubelet 新增 Pod Resources Server 和 CSI Plugin 特性开关 在之前的版本中，我们在 EdgeCore 集成的轻量化 Kubelet 中移除了 Pod Resources Server 能力，但在一些使用场景中，用户希望恢复该能力以实现对Pod的监控等。同时，由于 Kubelet 默认启动 CSI Plugin，离线环境下启动 EdgeCore 会由于 CSINode 创建失败而导致失败。在 1.22.0 版本中，我们在轻量化 Kubelet 中新增了 Pod Resources Server 和 CSI Plugin 特性开关，如果您需要启用 Pod Resources Server 或关闭 CSI Plugin，您可以在 EdgeCore 配置中添加如下特性开关：apiVersion: edgecore.config.kubeedge.io/v1alpha2kind: EdgeCoremodules:  edged:    tailoredKubeletConfig:      featureGates：        KubeletPodResources: true        DisableCSIVolumePlugin: true...更多信息可参考：cid:link_6cid:link_7cid:link_8▍C语言版本 Mapper-Framework 支持 在1.20.0版本中，我们在原有的 go 语言版本 Mapper 工程基础上，新增了 Java 版本的 Mapper-Framework。由于边缘 IoT 设备通信协议的多样性，很多边缘设备驱动协议都是基于 C语言实现的，因此在新版本中，KubeEdge 提供了 C语言版本的 Mapper-Framework，用户可以访问 KubeEdge 主仓库的feature-multilingual-mapper-c分支，利用 Mapper-Framework 生成 C语言版本的自定义 Mapper 工程。更多信息可参考：cid:link_9cid:link_10▍升级 K8s 依赖到1.31新版本将依赖的 Kubernetes 版本升级到v1.31.12，您可以在云和边缘使用新版本的特性。更多信息可参考：cid:link_11▍致谢感谢 KubeEdge 社区技术指导委员会 (TSC)、各 SIG 成员对 v1.22 版本开发的支持与贡献，未来 KubeEdge 将持续在新场景探索与支持、稳定性、安全性、可扩展性等方面持续发展与演进！▍相关链接Release Notes：cid:link_0 添加小助手k8s2222回复KubeEdge进群

  Karmada 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 贡献者广泛分布于 20+ 国家和地区，为企业提供从单集群到多云架构的平滑演进方案。在KCD 杭州站 x OpenInfra Days China 2025，Karmada 社区将在 AI 专场，与您探讨云原生多集群解决方案。演讲主题：多模板遇上多集群：基于 Karmada 的AI大数据应用的资源治理与智能调度演讲嘉宾：Zhuang Zhang (@zhzhuang-zju)，华为云研发工程师，Karmada社区技术专家议题时间：11月15日（周六） 16:45 - 17:15 ·  浙大森林会议中心议题简介：当前，AI 与大数据应用已成为企业技术创新的核心驱动力，这类应用普遍由多个协同组件构成（如作业协调、任务执行等），呈现出典型的“多模板应用”特征——即一个应用或任务会定义多个不同类型的 Pod 模板，每个模板具有不同的资源需求和副本规模，共同组成一个逻辑整体。随着业务规模扩大和容灾需求提升，多集群部署已成为主流趋势。然而，这一演进也带来了严峻的挑战：如何精准感知一个由多个模板组成的应用整体对计算、内存等资源的复合需求？如何在众多集群中智能选择最合适的部署集群来提高资源利用率？不同业务团队间的资源配额又该如何有效控制与协调，确保公平性与隔离性？这些难题制约着 AI 应用在多集群环境下的高效、稳定运行。为更好地支撑 AI 场景下的多集群管理，Karmada 社区在吸纳了大量用户实践反馈的基础上，持续演进其核心能力，逐步补全了多模板应用在跨集群调度与租户资源管理方面的关键拼图。如今，Karmada 凭借其强大的扩展性和精细化的控制能力，已成为众多厂商构建AI应用多集群发布与管理平台的重要技术选型，有效支撑了其 AI 业务的规模化与敏捷化发展。本次分享将深入介绍Karmada为应对上述挑战而设计的核心特性，揭示 Karmada 如何提供一套端到端的多模板工作负载的多集群管理方案。 KCD 杭州站 × OpenInfra Days China 2025 当三秋桂子遇见分布式计算，当十里荷花碰撞微服务架构，这座被马可波罗誉为"世界最美丽华贵之天城"的数字经济之城，即将迎来一场重量级技术盛宴 —— KCD 杭州站与 OpenInfra Days China 的首次携手。KCD（Kubernetes Community Days，Kubernetes 社区日）由本土社区组织，得到云原生计算基金会（CNCF）的支持；OID（OpenInfra Days，开放基础设施开发者日）由本地用户组主办，获 OpenInfra 基金会支持。两者均包含主题演讲、分组会议，汇聚了开源生态的用户和开发者，旨在促进教育、协作和交流。今年这场由两大社区联合发起的开创性融合盛会，标志着云计算领域两大核心基础设施技术的深度协作与创新。它不仅充分展现开源社区的开放精神和跨社区协作的强大力量，更将共同推动 AI 与云计算技术的进步与发展。11 月，让我们相聚这座“淡妆浓抹总相宜”的城市，与全球云原生、人工智能及基础设施技术精英共赴盛会，在思想碰撞中书写技术创新的新篇章。扫描二维码免费注册，锁定限量席位门票包含所有论坛入场资格，免费午餐、茶歇及活动周边礼品活动核心信息活动时间：2025 年 11 月 15 日活动地点：中国 · 杭州 · 浙大森林会议中心主办单位 ：KCD Hangzhou 2025 组委会OpenInfra 中国用户组支持单位：云原生计算基金会（CNCF）OpenInfra 基金会核心亮点速览首次跨界联动：Kubernetes Community Day（KCD）与 OpenInfra Days（OID）打破社区边界，实现在中国本土的首次联手，汇聚两大生态资源，实现 “1+1>2” 的学习体验。顶级阵容分享：行业顶尖专家与实战领袖组成 Speaker 团，拒绝空泛理论，只传落地干货，助力高效吸收核心知识。四大专题 + 40 余场演讲：从近百个议题投稿中，精挑细选出最实战、最干货、最具价值的演讲。围绕当下热门技术方向，设置四大专题论坛，AI/ML 技术创新，云原生技术实践，算力基础设施，安全与可信计算，精准匹配不同需求。议程全公开，超强 Speaker 阵容抢先看   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：cid:link_0Slack 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    

Karmada 非常高兴地宣布 Scatter Lab[1] 正式加入 Karmada 用户组[2]，成为社区的重要成员。 作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。 Scatter Lab 的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着 Karmada 社区发展和在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。 关于 Scatter Lab Scatter Lab 是一家致力于通过尖端自然语言处理和生成式人工智能技术重塑娱乐体验的韩国科技公司。公司目前以 Zeta 为核心产品，这是一款沉浸式 AI 聊天娱乐平台，于 2024 年 4 月正式上线。Zeta 通过让用户与 AI 角色共同创作动态、个性化的叙事内容，重新定义了用户参与方式——从被动消费内容转变为实时、主动的共创体验。上线一年内，Zeta 注册用户已突破 200 万，月活跃用户达 80 万，用户日均使用时长超过 2 小时 40 分钟。Zeta 的核心技术是 Scatter Lab 自主研发的 AI 模型 Spotwrite-1。该模型不仅追求语言连贯性，更专注于“趣味性”，通过创造力、不可预测性，甚至可控的“幻觉”机制，为用户提供引人入胜的互动体验。公司已实现从数据、训练到应用的全栈垂直整合，兼顾高性能与成本效率。值得一提的是，Scatter Lab 自 2024 年第四季度起已连续六个季度实现盈利，在 AI 消费领域展现出罕见的快速增长与可持续商业化能力。秉持 “让 AI 成为人类叙事中的真正伙伴” 这一愿景，Scatter Lab 正以 Zeta 为起点，向全球市场拓展，首站为日本，致力于塑造下一代“AI 原生娱乐”的未来。  关于 Karmada 用户组  作为连接社区与用户的核心纽带，Karmada 用户组致力于打造一个深度融合、开放协作的高价值平台，推动成员间的高效联动与经验共享。通过技术支持、活动共创及最佳实践交流，Karmada 用户组将持续赋能用户在多云管理领域的能力提升，助力云原生多云多集群生态系统的蓬勃发展。其主要目标和功能包括：分享知识：促进 Karmada 用户之间的经验、挑战和解决方案交流促进协作：提供一个用户可以协作、分享想法并解决共同问题的平台支持用户：提供资源、教程和指导，帮助用户有效利用 Karmada收集反馈：倾听用户声音，以指导 Karmada 未来的发展方向社区活动组织：通过定期 meetup、网络研讨会和其他活动，增强社区参与度截至目前，Karmada 用户组已吸纳来自全球的 40+ 家机构和组织。更多使用场景及案例研究请查阅：https://karmada.io/adopters   欢迎加入用户组   任何在生产环境中使用 Karmada 的公司，其开发者均可申请加入 Karmada 用户组。无论您是最终用户还是云厂商，我们都欢迎您的加入。最终用户：指在其内部 IT 基础设施中直接部署和使用 Karmada 进行多云或多集群管理的企业或组织。这些公司利用 Karmada 作为关键技术底座来管理和优化算力资源。供应商：指那些将 Karmada 集成到他们的产品或服务中，以提供给其他企业或组织使用的公司。加入 Karmada 用户组，您可以与面临类似挑战的同行建立联系并分享 Karmada 实践经验，一同探索多云多集群生态，包括但不限于以下内容：社区技术支持：包括且不限于方案评估、日常运维、问题定位、版本升级等社区支持公司知名度提升：您的公司和团队将获得全球范围内更多的曝光机会技术影响力构建：邀请共建技术演讲，包括 KubeCon 等海内外业界大会Karmada 社区伙伴举办的线上、线下系列会议保持信息同步：及时接收重要信息更新，包括新版本的关键特性、重要 Bug 修复、安全风险等内容，确保您的项目能够第一时间受益于新的改进和增强顶尖人才招募：利用社区渠道招聘宣传，全球范围内精准招募优秀人才拓展商业机会：与 Karmada 生态系统其他成员建立潜在的商业联系和合作当前，加入 Karmada 用户组对社区贡献没有硬性要求，我们鼓励成员积极参与社区活动，分享经验与见解。然而，请注意，未来可能会要求成员对 Karmada 社区做出一定的贡献，以维持其用户组成员身份。这种贡献可以包括但不限于代码提交、文档编写、问题修复、使用案例分享等。访问下方 Karmada 用户组申请表单 [3]，提交 issue 申请，即可接收申请进度。手机端可扫描下方二维码快捷填写申请表单。 扫码申请加入用户组更多信息，请访问：[1]Scatter Lab: https://www.scatterlab.co.kr/ko/intro[2]Karmada 用户组: cid:link_1[3]Karmada Adopter Group 申请加入表单地址: cid:link_0Karmada Adopter Group 欢迎您的加入！期待与您共同创建一个友好而活跃的空间，共享知识、最佳实践和经验，为企业与社区发展缔造更多可能。如需了解更多关于 Karmada Adopter Group 的信息，请联系:Maintainer Mailing Listcncf-karmada-maintainers@lists.cncf.io 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

云原生加速向 Serverless 演进，业界将 Serverless 容器分为 Serverless Kubernetes 集群和 Serverless 器实例两种形态。华为云 Serverless 云原生基础设施致力于持续简化用户体验，帮助用户专注于构建应用程序，而无须管理集群以及资源，加速业务创新。   华为云云容器实例 CCI：cid:link_0 

云原生计算基金会（CNCF）多云容器编排引擎 Karmada 宣布，彭博（Bloomberg）[1]正式加入 Karmada 用户组[2]。Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。Bloomberg 的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着 Karmada 在社区发展和多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。   关于 Bloomberg  彭博（Bloomberg）是全球商业与金融信息领域的领军者，提供值得信赖的数据、新闻与深度洞察，为市场注入透明度、提升效率并维护公平性。Bloomberg 借助可靠的技术解决方案，助力全球金融生态系统中具有影响力的各方建立连接，帮助客户做出更明智的决策，并促进更高效的协作。Bloomberg 采用 Karmada 管理本地训练集群，并调度 GPU/CPU 工作负载，更多技术细节请参考 KubeCon + CloudNativeCon 演讲分享：Bloomberg’s Journey to Improve Resource Utilization in a Multi-Cluster Platform- Yao Weng, Leon Zhou[3]Bloomberg's Journey to Manage a Multi-Cluster Training Application with Karmada - Y. Zhang, W. Lai[4]Flink on Karmada: Building Resilient Data Pipelines on Multi-Cluster K8s - Michas Szacillo & Wang Li[5]AI Workload Preemption in a Multi-Cluster Scheduling System at Bloomberg - Leon Zhou & Wei-Cheng Lai[6]Multi-cluster Orchestration System: Karmada Updates and Use Cases - Hongcai Ren & Joe Nathan Abellard[7]  关于 Karmada 用户组  Karmada 用户组是一个由在其环境中成功采用 Karmada 的组织和用户组成的社区。成员分享他们的经验、最佳实践和反馈，以帮助改进 Karmada 并培育一个充满活力的协作生态系统。成为 Karmada 用户组成员具有以下几个优势：社区认可：作为云原生多集群管理领域的领导者来展示您的组织，在 CNCF 和 Karmada 社区中获得知名度。促进协作：与其他采用者建立联系，分享最佳实践，并在实际用例和解决方案上进行协作。保持信息同步：及时接收重要更新通知，包括关键功能、错误修复和安全建议。技术影响力构建：受邀参与 Karmada 相关活动，包括 KubeCon + CloudNativeCon、网络研讨会和聚会。职位发布：有机会在 Karmada 社区支持的职位公告板上发布与 Karmada 相关的职位空缺（目前暂不可用）。扩展商业机会：与 Karmada 生态系统的其他成员建立潜在的商业联系和合作。截至目前，Karmada 用户组已吸纳来自全球的40+家机构和组织。更多使用场景及案例研究请查阅：https://karmada.io/adopters  欢迎加入用户组  Karmada 用户组对当前正在生产环境中使用 Karmada 的最终用户和供应商开放。这包括：最终用户：在其生产环境中运行 Karmada 的组织。供应商：提供基于 Karmada 的产品或服务，并有客户在生产环境中使用这些产品或服务的公司。当前，加入 Karmada 用户组对社区贡献没有硬性要求，Karmada 鼓励成员积极参与社区活动，分享经验与见解。然而，请注意，未来可能会要求成员对 Karmada 社区做出一定的贡献，以维持其用户组成员身份。这种贡献可以包括但不限于代码提交、文档编写、问题修复、使用案例分享等。访问下方 Karmada 用户组申请表单 [8]，提交 issue 申请，即可接收申请进度。手机端可扫描下方二维码快捷填写申请表单。 扫码申请加入用户组Karmada（https://karmada.io/）是CNCF首个跨云跨集群容器编排引擎，由华为云、工商银行、小红书、中国一汽等八家企业联合发起。该项目于2021年4月正式开源，同年9月正式成为CNCF官方项目。Karmada的贡献企业与贡献者遍布全球22个国家和地区的100多个组织，包括华为、道客、浙江大学、腾讯、滴滴、Bloomberg、Yunhorn、携程等。截至目前，该项目在GitHub上已获得5.1k+Star。如需了解更多关于 Karmada Adopter Group 的信息，请联系: Maintainer Mailing Listcncf-karmada-maintainers@lists.cncf.io更多信息，请访问：[1] 彭博（Bloomberg）: https://www.techatbloomberg.com/opensource/[2] Karmada 用户组: https://github.com/karmada-io/community/tree/main/adopter-group[3] Bloomberg’s Journey to Improve Resource Utilization in a Multi-Cluster Platform- Yao Weng, Leon Zhou: https://www.youtube.com/watch?v=lMtCSaHI9Uk[4] Bloomberg's Journey to Manage a Multi-Cluster Training Application with Karmada - Y. Zhang, W. Lai: https://www.youtube.com/watch?v=PmaiEKpM1-Q[5] Flink on Karmada: Building Resilient Data Pipelines on Multi-Cluster K8s - Michas Szacillo & Wang Li: https://www.youtube.com/watch?v=mqXZ2T-jWuU[6] AI Workload Preemption in a Multi-Cluster Scheduling System at Bloomberg - Leon Zhou & Wei-Cheng Lai: https://www.youtube.com/watch?v=LrL5AcS2d5g[7] Multi-cluster Orchestration System: Karmada Updates and Use Cases - Hongcai Ren & Joe Nathan Abellard: https://www.youtube.com/watch?v=rbVV8WIJYww[8] Karmada Adopter Group 申请加入表单地址: https://github.com/karmada-io/community/issues/new?template=adopter-group-application.yaml 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 

华为云云容器引擎 CCE Autopilot 集群是一款兼容 Kubernetes 并支持客户免运维的 Serverless 版集群。客户无需购买和管理节点，只需关注应用业务逻辑的实现，大幅降低运维成本，提升应用可靠性与扩展性。CCE Autopilot 适用于敏态业务快速创新、潮汐业务弹性伸缩、批量计算等多种场景，助力企业应对多样化需求。 链接访问体验：cid:link_0 

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！

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 

华为云CCE智能助手是依托盘古大模型与DeepSeek等领先LLM技术构建的全栈AI驱动的智能服务助手，贯穿智能问答、智能推荐、智能诊断、智能优化等全流程容器使用场景，辅助您提升运维和管理效率。当前已支持智能问答、智能诊断与恢复等能力。  云容器引擎CCE服务意见反馈链接直达：cid:link_0 

云计算BU通用计算服务产品部 2026届应届生招聘➯ 部门介绍在云计算的浪潮中，我们在Kubernetes等云原生技术领域有10余年的技术积累。我们致力于成为技术创新先锋，通过云原生容器化技术，为企业数字化转型提供强大动力。让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。品牌引领：连续5年云容器软件市场份额国内TOP1，Gartner容器管理魔力象限领导者，Omdia评价产品战略与执行全球第一，业务遍布国内外互联网、金融、政企等多个领域。技术创新：云原生基金会国内唯一初始成员，全球首位CNCF技术监督委员会华人副主席，CNCF基础设施技术负责人，CNCF工作负载技术负责人。主导开源 KubeEdge、Volcano、Karmada、Kuasar、Kmesh等多个云原生开源项目。华为云容器与Serverless团队持续构建AI基础设施，加大在云原生 AI、Serverless架构、多云和混合云战略、云边端协同、函数计算等领域的战略投入，以技术革新为驱动，打造业界领先的云原生解决方案。团队基于云原生技术构建大规模训推一体AI基础设施，助力华为云内外部在汽车、互联网、金融等领域的多个客户实现AI创新。热忱欢迎优秀学子加入我们!  更多云原生技术动向关注容器魔方  【更多华为云云原生干货推荐】华为云云原生王者之路集训营华为云云原生王者之路集训营为帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能，华为云云原生团队与华为云学院联合CNCF开源软件大学启动人才培养计划，推出《华为云云原生王者之路集训营》，从云原生基础知识介绍到最佳实践讲解、底层原理和方案架构深度剖析，层层深入，满足不同云原生技术基础和学习目标人群的需求。本课程还精选数十个企业典型应用场景，作为学员上机实践案例，帮助学员将所学技术快速与企业业务相结合，服务于企业生产。点击免费参加华为云云原生王者之路集训营：cid:link_3 学习后记得小试牛刀，看看测评效果~ 华为云云原生王者之路-黄金课程测评 华为云云原生王者之路-钻石课程测评 华为云云原生王者之路-王者课程测评

近期，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布了《中国软件定义计算软件市场跟踪，2024H2》报告。报告显示，华为云在2024年中国容器软件市场的份额及增速均位居第一，展现了华为云在云原生领域的领先地位，也体现了客户对华为云的高度认可与信赖。IDC在报告中指出：2024年，容器基础设施软件（CIS）成为整体市场的增长驱动力，预计到2027年将占据SDC软件市场的三分之一。在AI领域，由于其开放性和现代化的功能集，Kubernetes目前已成为AI应用的默认底座。2024年层出不穷的智算中心，大模型平台建设，生成式AI应用构建的项目为容器基础架构软件市场带来新机会。华为云在云原生领域持续创新，在业界率先发布CCE（Cloud Container Engine) （含CCE Turbo/CCE Autopilot）、CCI（Cloud Container Instance）以及UCS（Ubiquitous Cloud Native Service）等多款创新性容器产品，持续引领云原生产业发展。面向AI时代，云原生2.0全面智能化，构建智能驱动的全新一代AI-Native云原生基础设施。CCE智算集群作为CloudMatrix384 超节点的容器底座，提供超节点拓扑感知调度、PD分离扩缩容、AI负载感知的弹性扩缩容及容器极速启动等能力，大幅加速AI训练和推理，提升AI任务运行效率。与此同时，AI技术也在重塑云服务体验，华为云全新发布CCE智能助手，以AI Agent方式嵌入容器使用全流程，贯穿智能问答、智能推荐、智能诊断、智能托管等业务流程，实现容器集群管理的自动化与智能化，助力企业加速创新。 基于前沿技术积累，华为云携手伙伴，以云原生技术为核心驱动力，加速云、AI等前沿技术在各行业的深度融合与落地应用，广泛服务金融、政务、能源、制造等行业客户，助力企业高效构建现代化云原生架构，加速数字化转型进程和智能化升级，释放数字经济新动能。▍在金融领域华为云云原生技术凭借其卓越的性能和创新力，已成为金融行业数字化转型的核心引擎，为金融分布式新核心系统提供了坚实的底座，全方位引领行业智能化升级的潮流，定义了金融领域云原生技术的新高度。目前，华为云已为中国六大银行、12家股份制商业银行及众多保险证券客户提供全方位服务，全球服务金融机构超500家。光大银行基于华为云Stack启动全栈云建设，凭借CCE Turbo和鲲鹏算力两大性能引擎，实现大规模容器集群管理，极大提升资源利用率，彰显了华为云在金融领域的卓越实力。▍在政务云领域华为云自2012年起持续深耕，凭借领先的技术与服务，累计服务超过800个政务云项目，为政府机构数字化转型提供强大动力，显著提升服务民生效率。国家统计局为响应“推动现代化信息技术与统计工作深度融合”的要求，基于华为云Stack打造全新统计云，并首次采用云原生架构。以CCE Turbo为核心的云原生基础设施，凭借其极致弹性，灵活应对全国经济普查、联网直报、住户调查、价格调查等大规模及周期性查询需求。在第五次全国经济普查中，统计云成功完成首次大规模查询实战，成为统计信息化建设的里程碑，彰显华为云在政务云领域的卓越表现和领先地位。▍在制造领域华为以“深耕制造，让智能生根”为价值主张，致力于依托5G、云计算、大数据、人工智能等新ICT技术，赋能传统制造企业，助力制造企业实现研发、生产、供应等业务的智能化，重塑制造行业价值链。长安汽车数智工厂以CCE为底座，打造集团+工厂的云边端协同架构，通过云原生基础设施的弹性、敏捷全面提升C2M模式柔性生产力，支持1万多种整车配置的个性化生产，订单交付周期缩短20%。长安汽车数智工厂的数字化转型先行先试，推动长安汽车率先驶入智造快车道，为汽车行业迈向智能制造提供了重要参考。未来，华为云将持续聚焦云原生技术创新、产品升级以及生态繁荣，继续携手全球客户，将领先的技术与行业知识相结合，助力企业数智化转型，成就卓越企业，共赴智能未来。 更多云原生技术动向关注容器魔方  【更多华为云云原生干货推荐】华为云云原生王者之路集训营华为云云原生王者之路集训营为帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能，华为云云原生团队与华为云学院联合CNCF开源软件大学启动人才培养计划，推出《华为云云原生王者之路集训营》，从云原生基础知识介绍到最佳实践讲解、底层原理和方案架构深度剖析，层层深入，满足不同云原生技术基础和学习目标人群的需求。本课程还精选数十个企业典型应用场景，作为学员上机实践案例，帮助学员将所学技术快速与企业业务相结合，服务于企业生产。点击免费参加华为云云原生王者之路集训营：cid:link_3 学习后记得小试牛刀，看看测评效果~ 华为云云原生王者之路-黄金课程测评 华为云云原生王者之路-钻石课程测评 华为云云原生王者之路-王者课程测评

7月1日起，开源之夏2025为期三个月的项目开发正式拉开序幕。历经导师、社区、组委会三轮审核，共有18位海内外高校同学在激烈的竞争中脱颖而出，成功中选KubeEdge社区任务，中选学生将在社区导师的指导下，完成项目开发。KubeEdge 社区期待和计算机领域新生力量一起薪火相传，共启云原生边缘计算无限可能。中选名单公示重要时间节点一览学生指南：https://blog.summer-ospp.ac.cn/help/student%20guide# 关于开源之夏“开源之夏（英文简称 OSPP）”是中国科学院软件研究所“开源软件供应链点亮计划”指导下的系列暑期活动，由中国科学院软件研究所和华为技术有限公司共同主办，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，培养和发掘更多优秀的开发者，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展，助力开源软件供应链建设。  社区小助手k8s2222回复KubeEdge进入技术交流群 【更多KubeEdge资讯推荐】玩转KubeEdge保姆级攻略——环境搭建篇玩转KubeEdge保姆级攻略——环境搭建篇《玩转KubeEdge保姆级攻略——环境搭建篇》课程主要介绍如何通过华为云服务快速搭建一套KubeEdge边缘计算开发平台及部署Sedna、EdgeMesh等KubeEdge生态组件。课程免费学习链接：https://connect.huaweicloud.com/courses/learn/course-v1:HuaweiX+CBUCNXNX022+Self-paced/aboutKubeEdge社区介绍：KubeEdge是业界首个云原生边缘计算框架、云原生计算基金会（CNCF）唯一毕业级边缘计算开源项目，社区已完成业界最大规模云原生边云协同高速公路项目（统一管理10万边缘节点/50万边缘应用）、业界首个云原生星地协同卫星、业界首个云原生车云协同汽车、业界首个云原生油田项目，开源业界首个分布式协同AI框架Sedna及业界首个边云协同终身学习范式，并在持续开拓创新中。KubeEdge网站 :  https://kubeedge.ioGitHub地址 : cid:link_0Slack地址 : https://kubeedge.slack.com邮件列表 : https://groups.google.com/forum/#!forum/kubeedge每周社区例会 : https://zoom.us/j/4167237304Twitter : https://twitter.com/KubeEdge文档地址 : https://docs.kubeedge.io/en/latest/ 

7月1日，开源之夏2025为期三个月的项目开发正式拉开序幕。历经导师、社区、组委会三轮审核，共有6位海内外高校同学在激烈的竞争中脱颖而出，欢迎同学们的加入！成功中选Karmada社区任务的同学，将在社区导师的指导下，开启云原生多云多集群前沿课题共创。# 中选名单公示（Karmada）# 重要时间节点一览 学生指南：https://blog.summer-ospp.ac.cn/help/student%20guide# 关于开源之夏“开源之夏（英文简称 OSPP）”是中国科学院软件研究所“开源软件供应链点亮计划”指导下的系列暑期活动，由中国科学院软件研究所和华为技术有限公司共同主办，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，培养和发掘更多优秀的开发者，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展，助力开源软件供应链建设。 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。 添加社区小助手k8s2222回复Karmada进入技术交流群 Karmada官网：https://karmada.io/项目地址：https://github.com/karmada-io/karmadaSlack地址：https://slack.cncf.io/（#karmada）

Karmada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 v1.14 版本[1] 现已发布，本版本包含下列新增特性：新增联邦资源配额管理能力，用于多租户场景下资源治理新增定制化污点管理能力，消除隐式集群故障迁移Karmada Operator 功能持续演进Karmada 控制器性能显著提升 新 特 性 概 览 ▍联邦资源配额管理在多租户的云基础设施中，配额管理是确保资源公平分配和防止超额使用的关键。尤其在多云多集群环境下，分散的配额系统往往导致资源监控困难和管理割裂，因此实现跨集群的联邦配额管理成为提升资源治理效率的核心要素。此前，Karmada 通过 FederatedResourceQuota 将全局配额分配至成员集群，由各集群本地实施配额管控。本次版本升级增强了联邦配额管理能力，新增控制平面全局配额检查机制，支持直接在控制平面进行全局资源配额校验。该功能特别适用于以下场景：您需要从统一位置跟踪资源消耗和限制，而无需关注集群级别的分配情况。您希望通过验证配额限制来避免超额的任务提交。注意：该特性目前处于 Alpha 阶段，需要启用 FederatedQuotaEnforcement Feature Gate 才能使用。假设您想设置总体 CPU 限制为 100，您可以按照如下配置进行定义：apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1kind: FederatedResourceQuotametadata: name: team-foo namespace: team-foospec: overall: cpu: 100一旦应用，Karmada 将开始监控和执行 test 命名空间的 CPU 资源限制。假设您应用了一个需要 20 个 CPU 的新 Deployment。联邦资源配额的状态将更新为如下所示：spec: overall: cpu: 100status: overall: cpu: 100 overallUsed: cpu: 20如果您应用的资源超过 100 个CPU的限制，该资源将不会被调度到您的成员集群。有关此功能的详细用法，可以参考特性使用文档：Federated ResourceQuota[2]。▍定制化污点管理在 v1.14 之前的版本中，当用户启用故障转移功能时，系统在检测到健康状态异常后会自动向集群添加一个 NoExecute effect 污点，从而触发目标集群上所有资源的迁移。在这个版本中，我们对系统中潜在的迁移触发因素进行了全面审查。所有隐含的集群故障转移行为已被消除，并且引入了针对集群故障机制的明确约束条件。这使得因集群故障而引发的资源迁移能够得到统一管理，进一步增强了系统的稳定性和可预测性。集群故障条件是通过评估出现故障的集群对象的状态条件来确定的，以便应用污点，这一过程可以称为“Taint Cluster By Conditions”。此版本引入了一个新的 API - ClusterTaintPolicy，它允许用户自定义规则，以便在预定义的集群状态条件得到满足时，为目标集群添加特定的污点。对于更复杂的集群故障判断场景，用户可以直接实现一个自定义的“集群污点控制器”，以控制如何向集群对象添加或移除污点。ClusterTaintPolicy 是一种 Cluster scope 资源，下面我们给一个简单的例子来说明它的用法：apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1kind: ClusterTaintPolicymetadata: name: detect-cluster-notreadyspec: targetClusters: clusterNames: - member1 - member2 addOnConditions: - conditionType: Ready operator: NotIn statusValues: - "True" - conditionType: NetworkAvailable operator: NotIn statusValues: - "True" removeOnConditions: - conditionType: Ready operator: In statusValues: - "True" - conditionType: NetworkAvailable operator: In statusValues: - "True" taints: - key: not-ready effect: NoSchedule - key: not-ready effect: NoExecute上面的例子描述了一个针对 member1 和 member2 集群的 ClusterTaintPolicy 资源，当集群的状态条件同时满足 Type 为 Ready 和 NetworkAvailable 的 condition value 不等于 True 时，会为目标集群添加污点 {not-ready:NoSchedule} 与 {not-ready:NoExecute}；当集群的状态条件同时满足 Type 为 Ready 和 NetworkAvailable 的 condition value 等于 True 时，会移除目标集群上的污点 {not-ready:NoSchedule} 和 {not-ready:NoExecute}。有关此功能的详细用法，可以参考特性使用文档：集群污点管理[3]。▍Karmada Operator 功能持续演进本版本持续增强 Karmada Operator，新增以下功能：支持配置 Leaf 证书有效期。支持 Karmada 控制平面暂停调谐。支持为 karmada-webhook 组件配置 feature gates。支持为 karmada-apiserver 组件执行 loadBalancerClass 以选择特定的负载均衡实现。引入 karmada_build_info 指标来展示构建信息，以及一组运行时指标。这些改进使得karmada-operator更加灵活且可定制，提高了整个Karmada系统的可靠性和稳定性。▍Karmada 控制器性能显著提升自 1.13 版本发布以来，Karmada adopters 自发组织起来对 Karmada 性能进行优化。如今，一个稳定且持续运作的性能优化团队 SIG-Scalability 已经组建，致力于提升 Karmada 的性能与稳定性。感谢所有参与者付出的努力。如果大家有兴趣，随时欢迎大家加入。在本次版本中，Karmada 实现了显著的性能提升，尤其是在 karmada-controller-manager 组件中。为验证这些改进，实施了以下测试设置：测试设置包括 5000 个 Deployment，每个 Deployment 都与一个相应的 PropagationPolicy 配对，该策略将其调度到两个成员集群。每个 Deployment 还依赖一个唯一的 ConfigMap，它会与Deployment 一起分发到相同的集群。这些资源是在 karmada-controller-manager 组件离线时创建的，这意味着在测试期间 Karmada 首次对它们进行同步。测试结果如下：冷启动时间（清空工作队列）从约 7 分钟缩短至约 4 分钟，提升了 45%。资源检测器：平均处理时间的最大值从 391 毫秒降至 180 毫秒（提升了 54%）。依赖分发器：平均处理时间的最大值从 378 毫秒降至 216 毫秒（提升了 43%）。执行控制器：平均处理时间的最大值从 505 毫秒降至 248 毫秒（提升了 50%）。除了更快的处理速度，资源消耗也显著降低：CPU使用率从 4 - 7.5 核降至 1.8 - 2.4 核（降幅 40% - 65%）。内存峰值使用量从 1.9 GB 降至 1.47 GB（降幅 22%）。这些数据证明，在 1.14 版本中，Karmada 控制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 v1.14[4] 。 致 谢 贡 献 者 Karmada v1.14 版本包含了来自 30 位贡献者的 271 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：相关链接[1] Karmada v1.14 版本: https://github.com/karmada-io/karmada/releases/tag/v1.14.0[2] Federated ResourceQuota: https://karmada.io/zh/docs/userguide/bestpractices/federated-resource-quota/[3] 集群污点管理: https://karmada.io/docs/next/userguide/failover/cluster-taint-management/[4] [Performance] Overview of performance improvements for v1.14: https://github.com/karmada-io/karmada/issues/6394Karmada 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。添加社区小助手k8s2222回复Karmada进入技术交流群Karmada官网：https://karmada.io/项目地址：https://github.com/karmada-io/karmadaSlack地址：https://slack.cncf.io/（#karmada）

一行代码，都是改变世界的火种；每一次尝试，都在为数字未来写下注脚。从鸿蒙初启到星辰大海，从盘古开天到智能大潮，我们始终相信：技术的力量，始于微小，成于坚持。2025 年 6 月 20 日-22 日，华为云开源诚邀你共赴东莞松山湖，在华为开发者大会（HDC 2025）的舞台上，与全球开发者一起，用代码编织智慧时代的经纬。华为云开源将会在本次大会给广大开发者带来 1 场专题论坛、2 个展台、7 场开发者实操活动，让开发者“听到、看到、做到“，沉浸式体验开源技术的魅力。开源专题论坛将由华为云首席架构师顾炯炯领衔演讲，本场论坛议题与业界热点话题紧扣，包含了 Serverless、云原生、前端 AI 应用、开源开发者等话题。大会期间，前沿科技将与创新 idea 激情碰撞，你在这里可以聆听行业大咖的奇思妙想，参与头脑风暴式的研讨交流。更有精心设计的多种开发者实操活动，助力你提升技能、拓展人脉、解锁新机遇。开源专题论坛：AI+开源，赋能开发者迈向 AI 时代➤ 开源应用解决方案亮相展台，AI+前端会碰撞出什么样的火花？本次华为云开源专属展岛将重点展示“云原生应用解决方案“和”前端智能化解决方案“。展台现场由技术专家面对面带你深入解读相关技术内核，demo 实操帮助你直观感受产品力。前端智能化解决方案展区更是为广大开发者带来了两款前端新开源应用 TinyVue 和 MateChat，使开发者轻松开发接入 AI 大模型，助力用户搭建前端智能化交互场景。➤ 挑战自我，就来解锁开发者活动本次大会还为开发者打造了丰富多彩的开源主题开发者活动，涵盖了 AI、前端开发、微服务、数据库等前沿技术领域，贴合不同开发者的技术进阶需求。参与者将能够近距离汲取行业大咖的前沿经验与深度洞见，通过实操活动实现技能提升。无论是初涉行业的技术新手，还是深耕领域多年的资深专家，均能在本次大会上找到自己的舞台。更多活动信息可登录华为开发者大会2025官网查看，欢迎开发者预约报名开源专题论坛，积极参与开发者活动。我们诚挚地邀请每一位怀揣开源热忱的开发者共赴这场年度盛会，携手探索、学习与成长。东莞松山湖，期待与你相见！👉 华为开发者大会2025参会直达：➤  华为开发者大会2025官网：cid:link_7➤【专题论坛】智能驱动的全新一代AI-Native云原生基础设施: https://developer.huawei.com/home/hdc/agenda/trackDetail?type=agenda004&A-code=421795d727874808a44aa9efd7450f07➤【专题论坛】AI+开源：赋能开发者迈向AI时代: https://developer.huawei.com/home/hdc/agenda/trackDetail?type=agenda004&A-code=ae63c0c8312c4b3598910e575576d3e9更多云原生技术动向关注容器魔方【更多华为云云原生干货推荐】华为云云原生王者之路集训营华为云云原生王者之路集训营为帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能，华为云云原生团队与华为云学院联合CNCF开源软件大学启动人才培养计划，推出《华为云云原生王者之路集训营》，从云原生基础知识介绍到最佳实践讲解、底层原理和方案架构深度剖析，层层深入，满足不同云原生技术基础和学习目标人群的需求。本课程还精选数十个企业典型应用场景，作为学员上机实践案例，帮助学员将所学技术快速与企业业务相结合，服务于企业生产。点击免费参加华为云云原生王者之路集训营：cid:link_6 学习后记得小试牛刀，看看测评效果~ 华为云云原生王者之路-黄金课程测评 华为云云原生王者之路-钻石课程测评 华为云云原生王者之路-王者课程测评