新闻速读：Kubernetes 1.33正式发布
10月8日，Kubernetes社区发布1.33版本（代号“Halcyon”），亮点包括：AI原生工作负载支持、可组合控制平面、改进的运行时安全，以及OpenTelemetry集成。版本由Red Hat、Google Cloud、华为云、阿里云、微软Azure、SUSE等社区成员贡献。1.33 GA的特性包括BatchJob、NodeLogQuery、PodRange。
关键特性解读
- AI原生工作负载（GA）：引入
BatchJob替代传统Job，支持分布式训练、推理任务的弹性伸缩、断点续跑，并与PodGroup、ElasticQuota联动。 - 可组合控制平面（Beta）：通过“Control Plane Profiles”允许集群管理员按需加载控制器、API，构建针对AI、边缘、金融合规的定制控制平面，提升安全性与资源效率。
- NodeLogQuery（GA）：新的日志查询API，允许集群管理员无需登录节点即可检索日志，支持RBAC访问控制。
- OpenTelemetry原生集成（GA）：
kubelet,scheduler,controller-manager原生输出OTel数据，简化可观测性配置。 - 安全增强：
ImageSignaturePolicy进入Beta，可对容器镜像进行Sigstore签名验证；SecretImmutable扩展至CSI Secret Store。
行业影响：K8s迈向“AI+定制化”
AI工作负载已成为主流需求，1.33对分布式训练、推理提供原生支持，减少第三方调度器依赖。可组合控制平面让金融、政务、边缘等行业可裁剪所需组件，降低攻击面。OpenTelemetry集成与安全增强让运维更自动化。
升级建议
- 评估BatchJob：将现有训练任务迁移至BatchJob，结合
BatchQueue实现公平调度；测试断点续跑和抢占策略。 - 规划控制平面配置：定义控制平面Profiles，按需开启/禁用API，确保与现有Operator兼容。
- 接入OTel：将K8s原生OTel导出接入Grafana Tempo、Loki、Prometheus，实现统一观测。
- 落实镜像签名策略：结合
ImageSignaturePolicy与Sigstore，制定镜像签名流程。 - 演练NodeLogQuery：更新运维工具链，改用API收集节点日志，减少SSH依赖。
案例分享：AI平台与金融企业的升级策略
一家AI云平台在1.33版本中启动BatchJob试点，管理几百个分布式训练任务。通过ElasticQuota与BatchQueue结合，平台将GPU利用率提升12%。他们还利用OpenTelemetry原生集成，将调度延迟、任务重试信息接入Tracing系统，识别出部分模型因数据分片不均导致的排队时间增加，并通过调度器插件优化优先级。
某大型金融企业则看重可组合控制平面的安全优势。升级后，他们将不需要的API（如StorageVersion、NodeMetrics)关闭，只保留业务必需的组件，并引入严格的策略即代码。为满足监管要求，企业使用NodeLogQuery替代人工SSH，构建审计日志库，做到所有运维操作可追踪。升级过程中，他们通过蓝绿控制平面实现平滑切换，避免对线上业务造成影响。
结语：Kubernetes进入“AI原生+可组合”的新篇章
1.33版本展示了Kubernetes在AI时代的演进方向。尽早升级并适配新特性，将帮助后端团队在复杂工作负载下保持敏捷与安全。
