🚀 Karpor - 打造 AI 时代的 Kubernetes 可视化工具!

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作者:windcode   
Hi ,V2EXer 👋 作为资深 “K8S YAML 工程师”(🐶),不知道你们有没有遇到过以下苦恼
  • 管理多个 Kubernetes 集群时,频繁切换 KubeConfig 让人感觉像是在进行一场永无止境的接力赛
  • Kubernetes 集群就像是一个黑箱,有时候它只是一张 KubeConfig 证书,我们看不到它后面发生了什么
  • 应用部署到了多个 Kubernetes 集群中,但看不到它的拓扑全貌
  • 团队/公司拥有特定的业务领域模型,需要在现有业务系统与 Kubernetes 资源之间建立映射
  • 用户难以全面了解所管理的 Kubernetes 集群的健康状况,以及它们是否具备足够的安全防护能力来抵御潜在的安全威胁
  • ……


    我们陆续使用过几款 Kubernetes 可视化工具,比如 Lens 、k9s 、kube-explorer 、kubernetes dashboard 等,其中要么已经商业化、要么不支持私有化部署、要么太过简陋…… 总之没有遇到一款满意的产品
    最近大模型的出现掀起了新的一波人工智能浪潮,和往年不同,这次 AI 技术真正走进了普通百姓的日常生活。连我的家人也开始用起了大模型,这让我相信我们正处于一个能够重塑传统格局的历史性时刻
    于是我们想到构建一个轻量化的、AI 赋能的船新 Kubernetes 可视化工具,解决上述问题。它应该具有以下特点:
  • 使用AI 全面赋能Kubernetes
  • 可以识别潜在风险,并基于AI提供解决方案
  • 允许用户自定义逻辑资源视图,适应不同公司/组织的领域模型,比如应用、环境等
  • 以搜索为中心,提供多种更加友好的方式跨集群定位资源,比如关键字、SQL 、自然语言
  • 提供时间线、时光机等功能,快速定位、排查问题
  • 低心智负担,它是只读的、对用户集群非侵入的数据面,用户可以无负担的将它部署到私有集群
  • 跨集群的资源拓扑关系视图,提供资源的全局视角

    我们将这个系统命名为 Karpor。总的来说,我们希望 Karpor 能够围绕着 🔍 搜索、📊 洞察和✨AI击穿 Kubernetes 愈演愈烈的复杂性,这是我们的价值主张

    目前我们基于这个理念构建了 Karpor 的初始版本,它已经具备以下基本功能:
  • 针对 Kubernetes 优化的搜索入口
  • 通过合规报告发现潜在问题
  • 自定义逻辑资源视图



    如果你对 Karpor 项目有任何想法和建议,都可以在 GitHub 上找到我们,共同建设 Karpor 社区,我们会让每位贡献者都出现在 README 和官网首页的 Contributors 板块中,我们希望这是一个社区驱动的项目!
    如果你喜欢这个项目,也欢迎在 Github 上为我们点亮 🌟🌟🌟
    Github 仓库https://github.com/KusionStack/karpor
  • GoRoad   
    倒腾了两天 刚卸载,原因是我想通过 traefik 的 IngressRoute 方式暴漏服务,似乎是做不到,能否给出一个例子?
    windcode
    OP
      
    @GoRoad 感谢体验,Karpor 默认只支持 https ,所以暴露服务要复杂一些。不过 LiveDemo 就是通过 traefik 的 IngressRoute 方式暴露服务的,这个没问题,可能需要微调下姿势,待我补充下文档哈。遇到问题也可以直接提 Issue ,我们看到都会积极响应:
    https://github.com/KusionStack/karpor/issues/new/choose
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