KubeGems v1.23 正式 GA

KubeGems 是一款开源的企业级多租户容器云平台。围绕云原生社区，KubeGems 提供了多 Kubernetes 集群接入能力，并具备丰富的组件管理和资源成本分析功能，能够帮助企业快速的构建和打造一个本地化、功能强大且低成本的云管理平台。

KubeGems 发行版本的主要愿景如下：

产品化开箱即用。确保 KubeGems 安装部署可以快速上手，并支持在界面中自我更新
充分依托 CNCF 生态。插件中心全面转向在线仓库，确保 KubeGems 始终使用云原生生态体系，形成围绕以 Kubernetes 为核心的云原生操作系统
引入OpenTelemetry 可观测性。确保平台应用的各项 Metrics、Trace、Log 数据能够相互联通，提高用户查询效率
机器学习 MLOps 自动化。支持海量在线（HuggingFace 、 OpenMMlab）、离线（ModelX）AI 算法的自动化部署与预览，推动云原生 AI 发展
边缘计算与设备管理。KubeGems Edge 与 Rancher k3s 联合完成对边缘 K3S 集群的云端统一管理，确保云边协同任务开展。

KubeGems 是 2022 年 3 月底在 GitHub(https://github.com/kubegems) 开源一款云端 PaaS 产品。历经1年，3个主版本的迭代，我们正式推出 v1.23 发行版的 GA 版本，欢迎试用并在 KubeGems 社区进行反馈。目前我们提供了在线 Demo 环境（https://demo.kubegems.io），后续我们也会长期跟踪 Kubernetes 和 CNCF社区的上游版本演进。

快速上手

安装部署

基于 Kubernetes 1.23.14 版本部署

确定部署版本

export KUBEGEMS_VERSION=<kubegems version>

部署 kubegems installer

kubectl create namespace kubegems-installer
kubectl apply -f https://github.com/kubegems/kubegems/raw/${KUBEGEMS_VERSION}/deploy/installer.yaml

(可选)安装本地盘存储

kubectl create namespace local-path-storage
kubectl apply -f https://github.com/kubegems/kubegems/raw/${KUBEGEMS_VERSION}/deploy/addon-local-path-provisioner.yaml

部署 kubegems 核心组件

kubectl create namespace kubegems

export STORAGE_CLASS=local-path  # 改为您使用的 storageClass

curl -sL https://github.com/kubegems/kubegems/raw/${KUBEGEMS_VERSION}/deploy/kubegems.yaml \
| sed -e "s/local-path/${STORAGE_CLASS}/g" \
> kubegems.yaml

kubectl apply -f kubegems.yaml

kubegems 所有服务部署并启动完成后会有如下 pod：

$ kubectl -n kubegems get pod

NAME                                               READY   STATUS      RESTARTS      AGE
kubegems-api-6d45f656f8-lfk7j                      1/1     Running     0             21h
kubegems-argo-cd-app-controller-5b849bfb49-ltvdz   1/1     Running     0             21h
kubegems-argo-cd-repo-server-7dddd8f57d-ldj5k      1/1     Running     0             21h
kubegems-argo-cd-server-76745cc657-v8dx9           1/1     Running     0             21h
kubegems-chartmuseum-6c546b4d-qxfjj                1/1     Running     0             21h
kubegems-charts-init-main-lmtwt                    0/1     Completed   0             21h
kubegems-dashboard-6bcd7f65f-89gsk                 1/1     Running     0             21h
kubegems-gitea-0                                   1/1     Running     0             21h
kubegems-init-main-vjxnq                           0/1     Completed   3             21h
kubegems-msgbus-7c58548497-pqwht                   1/1     Running     5 (21h ago)   21h
kubegems-mysql-0                                   1/1     Running     0             21h
kubegems-redis-master-0                            1/1     Running     0             21h
kubegems-worker-7d67974f4c-cj65l                   1/1     Running     5 (21h ago)   21h

访问仪表盘

编辑 kubegems 插件，为 dashbnoard 组件开启 nodeport

kubectl -n kubegems edit plugins.plugins.kubegems.io kubegems

示例:

apiVersion: plugins.kubegems.io/v1beta1
kind: Plugin
metadata:
  annotations:
    plugins.kubegems.io/category: core/KubeGems
    plugins.kubegems.io/description: KubeGems core service and dashboard.
    plugins.kubegems.io/required: "true"
  name: kubegems
  namespace: kubegems-installer
spec:
  chart: kubegems
  installNamespace: kubegems
  kind: helm
  url: https://charts.kubegems.io/kubegems
  values:
    dashboard:
      service:
        type: NodePort

您可以通过如下用户名与密码登录控制台：

user: admin password: demo!@#admin

1.23 功能特性

应用可观测性

KubeGems 从 v1.23 开始引入 OpenTelemetry 作为其平台内部采集、分析应用信息的核心组件。并在平台内完成在多集群、多租户和多环境的场景下独立管理用户的监控大屏、日志采集和应用性能等数据。并通过云端统一的元数据进行跨数据维度的查询。

日志与链路跟踪

otel-java监控面板

应用性能

应用在使用OpenTelemety SDK上报 Tracing 数据同时也由平台内置组件进行分析后形成应用统性能统计，便于用户实时掌控平台内应用运行状态

应用性能分析

trace 数据

云拨测

云拨测为 KubeGems 用户提供开箱即用的主动拨测式应用监测解决方案，利用集群内（即将支持集群外）的 blackbox-exporter，对目标应用进行性能管理（HTTP）和网络性能监控（ICMP、TCP），先于终端用户挖掘故障隐患，助力KubeGems用户提升自身应用产品的用户体验。

云拨测 HTTP

海量指标和告警渠道

监控指标依托 Prometheus 实现对平台内容器、中间件、Otel 等服务指标的快速查询与过滤，通过内置模版节省用户大量时间。

监控查询模版

通过创建告警通道，平台内用户可以制定针对特定监控对象的报警规则。当规则被触发时，系统会以您指定的报警方式向告警渠道中指定的接受者，以提醒您采取必要的问题解决措施。

告警渠道

Model Zoo

随着近年来人工智能产业的兴起，越来越多的 AI 算法服务部署在 Kubernetes 之上。KubeGems 自 1.22版本引入了 ModelX（https://github.com/kubegems/modelx）后，同时支持了在线和离线 Model Zoo 的接入

modelx 离线模型仓库

ModelX 一个轻量、高性能、可扩展的 AI 模型 ML/DL服务

KubeGems 1.23 版本迎来重大的功能更新，支持算法的实时预览。

算法应用中心

AI算法预览

边缘计算

KubeGems 自 v1.23 版本开始，产品联合了 Rancher k3s 开启对边缘集群的管理。通过 Grpc Tunnel 技术实现了边缘 k3s 集群自主连接和上报心跳到云端。

kubegems 边缘架构

Edge Agent 由 Golang 开发，支持在 x86 和 arm 架构下运行。主要代理K3S API 服务以及与云端 Hub 服务建立 GRPC 隧道，并定时上报隧道和设备心跳数据
Edge Hub 管理边缘设备上连云端的隧道管理，并提供设备认证支持（计划中）
Edge Server KubeGems Edge 资源管理（CRD）与 Edge API 服务
Edge Task (计划中) KubeGems Task 边缘设备任务调度服务，包含应用发布，（发送设备指令）等功能

边缘集群列表

边缘集群

后续发展

KubeGems 当前仍然在高速的持续迭代，后续我们的规划也主要围绕 可观测性 、云原生生态和AIOps途径发展。您可以访问我们托管在 GitHub 上的 Project （https://github.com/orgs/kubegems/projects/9）来了解KubeGems最新动态，同时也欢迎任何人为项目提供有价值的议题！

快速上手​

安装部署​

访问仪表盘​

1.23 功能特性​

应用可观测性​

应用性能​

云拨测​

海量指标和告警渠道​

Model Zoo​

边缘计算​

后续发展​

加入社区​