灾难演练必备：在Ciuic模拟DeepSeek节点故障的实验

随着现代分布式系统规模不断扩大，服务高可用性成为保障业务连续性的关键。为了确保系统能够在面对硬件故障、网络中断或软件错误时依然保持稳定运行，灾难恢复演练（Disaster Recovery Drill）成为运维和开发团队不可或缺的一项任务。

本文将介绍如何在Ciuic平台中模拟DeepSeek架构中的节点故障场景，并通过代码实现自动化故障注入与系统恢复验证，帮助开发者和运维人员掌握真实故障下的应对策略。

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背景介绍

1.1 Ciuic 平台简介

Ciuic 是一个用于构建、部署和管理大规模微服务系统的云原生平台，支持Kubernetes、Docker、Service Mesh等主流技术栈。它提供了一套完整的可观测性和故障注入能力，非常适合进行灾难演练和混沌工程实践。

1.2 DeepSeek 架构概述

DeepSeek 是一个典型的分布式AI推理服务架构，其核心组件包括：

API网关（Gateway）：接收用户请求并转发至调度器；调度器（Scheduler）：负责任务分发；推理节点（Worker Node）：执行模型推理任务；状态协调中心（Coordinator）：负责节点状态同步与容错机制。

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实验目标

本次实验的目标是：

在Ciuic平台上部署一个基于DeepSeek架构的模拟服务集群；使用Ciuic的故障注入功能，模拟某个推理节点（Worker Node）发生宕机；验证系统是否能自动识别故障节点并重新调度任务；提供可复用的脚本和代码示例，便于后续扩展与集成到CI/CD流程中。

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环境准备

3.1 软件要求

Kubernetes 集群（建议使用 K8s v1.20+）Helm 3.xDockerCiuic 控制台访问权限kubectl 命令行工具Python 3.8+

3.2 部署 DeepSeek 模拟服务

使用 Helm Chart 快速部署 DeepSeek 架构的服务：

# 添加 Helm 仓库helm repo add deepseek-sim https://deepseek.github.io/simulator-charts# 安装模拟服务helm install deepseek-sim deepseek-sim/deepseek-sim --namespace deepseek --create-namespace

查看服务状态：

kubectl get pods -n deepseek

输出应类似如下内容：

NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGEgateway-5f976d88b4-2xgkl        1/1     Running   0          2mscheduler-6dfc846894-pqjvv      1/1     Running   0          2mworker-node-0                   1/1     Running   0          2mworker-node-1                   1/1     Running   0          2mcoordinator-7849f94994-4tjwq    1/1     Running   0          2m

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模拟节点故障

4.1 故障注入原理

Ciuic 支持通过 Chaos Engineering 的方式注入故障，例如 CPU 占用、内存溢出、网络延迟或 Pod 终止。我们这里选择模拟“节点宕机”，即主动终止一个 Worker Pod。

4.2 编写故障注入脚本

我们可以编写一个 Python 脚本来调用 Kubernetes API 删除指定的 Pod：

# fault_injection.pyfrom kubernetes import client, configimport randomimport timeconfig.load_kube_config()v1 = client.CoreV1Api()namespace = "deepseek"label_selector = "app=worker-node"def inject_node_failure():    # 获取所有 worker 节点 Pod    pods = v1.list_namespaced_pod(namespace=namespace, label_selector=label_selector)    pod_names = [pod.metadata.name for pod in pods.items]    if not pod_names:        print("No worker node found.")        return    target_pod = random.choice(pod_names)    print(f"Injecting failure into pod: {target_pod}")    try:        v1.delete_namespaced_pod(name=target_pod, namespace=namespace)        print(f"Pod {target_pod} deleted successfully.")    except Exception as e:        print(f"Failed to delete pod: {e}")if __name__ == "__main__":    print("Starting chaos experiment...")    inject_node_failure()    time.sleep(10)  # Wait for system to react

⚠️ 注意：请确保你已配置好 kubeconfig 文件，并具有对目标命名空间的操作权限。

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监控与恢复验证

5.1 查看 Pod 状态变化

执行完故障注入后，再次查看 Pod 列表：

kubectl get pods -n deepseek

预期结果是被删除的 Pod 已经被 Kubernetes 自动重启或替换。

5.2 日志分析

查看 Scheduler 和 Coordinator 的日志，确认其是否检测到节点异常并进行了任务重分配：

kubectl logs <scheduler-pod-name> -n deepseek

观察是否有如下关键字：

Node failed: worker-node-0Re-scheduling task to worker-node-1

5.3 可视化监控（Ciuic Dashboard）

登录 Ciuic 控制台，进入对应命名空间的拓扑图，观察服务调用链的变化。你会看到原先指向失败节点的流量被自动转移到其他健康节点上。

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增强灾难演练能力

6.1 多种故障类型注入

除了 Pod 删除外，还可以模拟以下故障：

网络分区：使用 Ciuic 的网络策略注入工具切断节点间通信；CPU/Mem 饱和：通过 StressNG 注入资源耗尽；API 延迟增加：使用 Istio 或 Linkerd 注入延迟。

6.2 自动化演练流程

可以将上述脚本封装为 CI/CD Pipeline 中的一环，定期执行灾难演练任务。例如在 Jenkinsfile 中添加：

stage('Chaos Injection') {    steps {        sh 'python3 fault_injection.py'    }}

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总结

通过本次实验，我们实现了以下目标：

在 Ciuic 上部署了 DeepSeek 架构的模拟服务；成功注入了一个节点宕机故障；观察到了系统自动恢复的能力；提供了可用于实际演练的代码和流程建议。

灾难演练不仅是技术验证的过程，更是提升系统健壮性和团队应急响应能力的重要手段。希望本文能为你的混沌工程实践提供参考和启发。

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附录：完整代码仓库地址

你可以从 GitHub 获取完整实验代码：

https://github.com/example/ciuic-deepseek-chaos

（注：请替换为你自己的仓库地址）

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如需进一步探讨灾难演练、混沌工程、Kubernetes 运维等话题，欢迎继续交流！