OpenAI故障反思：Kubernetes如何更稳？

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标题：OpenAI 宕机事件反思：Kubernetes 稳定性如何炼成？

引言：

2024年12月11日，OpenAI 遭遇了一场全球性的服务中断，包括 ChatGPT、API 和 Sora 在内的核心服务均受到影响，宕机时间长达四个小时。这场突如其来的故障不仅引发了广泛关注，也再次敲响了基础设施稳定性的警钟。OpenAI 事后发布的报告 [1, 2] 指出，故障的直接原因是监控组件升级导致 Kubernetes 集群控制面过载，进而波及依赖控制面的数据服务。这起事件引发了业界对于 Kubernetes 集群稳定性的深刻反思，也为我们提供了一次宝贵的学习机会。本文将深入剖析 OpenAI 故障背后的技术问题，并结合阿里云 ACK 的实践经验，探讨如何构建更稳定可靠的 Kubernetes 系统。

主体：

一、 OpenAI 故障复盘：Kubernetes 的脆弱性

OpenAI 的故障并非个例。近年来，我们目睹了许多自建 Kubernetes 集群遭遇故障的案例，这些案例暴露出 Kubernetes 在大规模部署和复杂场景下的脆弱性。从 OpenAI 的故障中，我们可以总结出以下几个关键问题：

单集群规模过大： OpenAI 自建的 Kubernetes 集群规模庞大，这使得任何微小的变更都可能对整个系统产生巨大的影响。
控制面过载： 部署在节点侧的监控服务升级，对 Kubernetes 集群 API 控制面造成了过大的压力，导致控制面崩溃。
数据面强依赖控制面： CoreDNS 对 Kubernetes 集群控制面存在强依赖，控制面故障直接导致数据面服务受损，放大了故障的影响。
控制面过载后难以操作： 控制面过载后，集群管理人员难以进行干预，导致故障时间延长。

二、 Kubernetes 稳定性基础实践：从 OpenAI 故障中汲取经验

OpenAI 在故障报告中提出了几点后续的预防措施，这些措施也正是 Kubernetes 稳定性实践的核心。

健壮的分阶段部署：
- 问题： 变更引发故障是常态，因此灰度发布是基础设施稳定性的重要保障。
- 实践： 所有变更应先在测试和预发环境进行验证，并留有观察时间。单集群内的变更也应遵循灰度原则，逐步扩大影响范围。
- 阿里云 ACK 经验： 阿里云 OpenKruise Advanced DaemonSet [3] 提供了可控的灰度发布功能，并支持多种滚动更新策略，有效提升 DaemonSet 变更的稳定性。
紧急访问 Kubernetes 控制面：
- 问题： 控制面过载时，需要确保控制面的可操作性，进行限流等干预手段。
- 实践： 采用多维度限流策略，根据 ua/user/verb 等客户端信息进行限流，快速控制过载情况。
- 阿里云 ACK 经验： ACK 托管控制面采用容器化管理，具有动态弹性伸缩能力，在应急场景下具有更好的可操作性和可维护性。
解耦数据面和控制面：
- 问题： 应用层依赖 Kubernetes DNS 进行服务发现，导致数据面与控制面耦合。
- 实践： Kubernetes 集群中，数据面和控制面的解耦是重要的设计原则。
- 阿里云 ACK 经验： ACK 通过架构改造，解耦了 Kubernetes 数据面和控制面。此外，ACK 还提供 Managed CoreDNS 托管组件，降低用户对 CoreDNS 组件的稳定性管理负担。
故障注入测试：
- 问题： 常态化的故障演练对维护基础设施的稳定性至关重要。
- 实践： 在控制面和数据面持续开展故障演练，确保各层面的稳定性不降低，并不断增强快速恢复和应急处理能力。
- 阿里云 ACK 经验： ACK 将故障演练融入日常研发和运维工作，常态化实施，以实现对系统熵增的有效控制。针对 Kubernetes 体系产品，可以把可能的依赖故障拆解成多种类型，逐步进行场景的设计，计划演练、常态演练甚至混沌演练。
更快的恢复：
- 问题： 故障影响的衡量程度包括故障影响面和故障时长，通过更有效的应急可以快速控制故障时长。
- 实践： 通过常态化、场景化的故障演练持续提升快速恢复能力。

三、 Kubernetes 的其他稳定性挑战和实践

除了 OpenAI 故障暴露出的问题外，Kubernetes 的稳定性还面临着其他挑战：

技术复杂度高： Kubernetes 控制面包含众多关键组件，如 etcd、apiserver、scheduler 等，任何一个组件的故障都可能影响整个集群。
配置管理复杂： Kubernetes 的配置管理非常复杂，稍有不慎就可能导致集群不稳定。
资源管理挑战： Kubernetes 的资源管理需要精细化控制，避免资源过度消耗或分配不足。
网络复杂性： Kubernetes 的网络模型复杂，需要专业的知识和经验才能进行有效管理。

四、自建 Kubernetes vs. 托管 Kubernetes：长期管理的差异

OpenAI 采用自建 Kubernetes 集群，这在灵活性和定制化方面具有优势，但也带来了运维复杂性和成本的挑战。相比之下，云服务提供商托管的 Kubernetes 集群（如阿里云 ACK）在稳定性、可维护性和成本方面具有优势。

自建 Kubernetes：
- 优点： 灵活性高，可深度定制，对基础设施有完全控制权。
- 缺点： 运维复杂，需要专业的团队进行管理，成本较高，稳定性挑战大。
托管 Kubernetes：
- 优点： 稳定性高，运维成本低，可快速部署和扩展，云服务商提供专业支持。
- 缺点： 灵活性较低，定制化能力受限，对云服务商的依赖性较高。

结论：

OpenAI 的宕机事件为我们敲响了警钟，Kubernetes 的稳定性并非一蹴而就，需要持续的实践和优化。通过实施健壮的分阶段部署、确保紧急访问控制面、解耦数据面和控制面、进行故障注入测试以及提升快速恢复能力，我们可以构建更稳定可靠的 Kubernetes 系统。阿里云 ACK 作为托管 Kubernetes 服务的领先者，积累了丰富的 Kubernetes 稳定性技术优化和实践经验，为用户提供了可靠的云原生基础设施。未来，随着 Kubernetes 技术的发展，我们还需要不断探索和实践，以应对新的挑战，确保系统的稳定性和可靠性。

参考文献：

[1] OpenAI. (2024). OpenAI Service Disruption Incident Report. https://openai.com/blog/openai-service-disruption-incident-report
[2] InfoQ. (2025, January 6). 对 OpenAI 故障的思考｜如何让 Kubernetes 更稳定？ https://www.infoq.cn/article/4j4j19q8n8t8g5v6n8t8
[3] 阿里云 OpenKruise. (n.d.). Advanced DaemonSet. https://openkruise.io/zh-cn/docs/advanced-daemonset

备注：