灾备方案设计：在Ciuic跨可用区部署DeepSeek冗余节点

背景与目标

随着企业对高可用性和业务连续性的要求日益提高，灾备（Disaster Recovery, DR）方案已成为系统架构中不可或缺的一部分。对于深度学习推理服务等关键任务系统来说，确保服务在发生故障或灾难时仍能持续运行至关重要。

本文将围绕 在 Ciuic 平台上跨可用区（Cross-AZ）部署 DeepSeek 冗余节点 的灾备方案进行详细设计和实现。我们将使用 Kubernetes 作为容器编排平台，并结合 Ciuic 提供的云原生能力，构建一个具备高可用性、自动故障转移能力的 DeepSeek 推理服务集群。

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系统架构概述

1. 架构图概览

+------------------+       +------------------+|    AZ-1 Node     |<----->|    AZ-2 Node     ||   DeepSeek Pod   |       |   DeepSeek Pod   ||  Service (LB)    |       |  Service (LB)    |+------------------+       +------------------+           \                     /            \                   /             +-----------------+              LoadBalancer (Ingress)               or Global LB (如 Ciuic GSLB)

2. 核心组件说明：

Kubernetes Cluster：部署于 Ciuic 多可用区环境中。DeepSeek Pod：基于官方镜像封装的推理服务容器。Service/LoadBalancer：为每个节点提供访问入口。Ingress/GSLB：统一对外暴露服务，支持健康检查与流量调度。Persistent Volume：用于共享模型数据（如有）。Prometheus + AlertManager：用于监控节点状态并触发告警。Kube-State-Metrics + Node Exporter：采集节点和服务状态。

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部署流程详解

1. 准备工作

（1）创建多可用区 Kubernetes 集群

在 Ciuic 控制台中创建一个多可用区集群，例如包含两个节点组（Node Group），分别位于 cn-beijing-az1 和 cn-beijing-az2。

# 示例：使用 Ciuic CLI 创建集群（伪代码）ciuic create cluster \  --name deepseek-dr-cluster \  --region cn-beijing \  --node-group az1:3,az2:3 \  --k8s-version v1.26

（2）准备 DeepSeek 容器镜像

假设 DeepSeek 已经打包成 Docker 镜像，并上传至私有仓库（如 Harbor 或 Ciuic Container Registry）。

# Dockerfile 示例FROM nvidia/cuda:12.1-baseRUN apt update && apt install -y python3-pipCOPY . /deepseekWORKDIR /deepseekRUN pip install -r requirements.txtCMD ["python", "app.py"]

构建并推送镜像：

docker build -t registry.ciuic.net/deepseek/inference:v1 .docker push registry.ciuic.net/deepseek/inference:v1

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2. Kubernetes 部署配置文件

（1）Deployment 文件（跨 AZ 调度）

# deepseek-deployment.yamlapiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: deepseek-inferencespec:  replicas: 2  selector:    matchLabels:      app: deepseek  template:    metadata:      labels:        app: deepseek    spec:      affinity:        nodeAffinity:          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:            nodeSelectorTerms:            - matchExpressions:              - key: topology.kubernetes.io/zone                operator: In                values:                - cn-beijing-az1                - cn-beijing-az2      containers:      - name: deepseek        image: registry.ciuic.net/deepseek/inference:v1        ports:        - containerPort: 5000        resources:          limits:            memory: "16Gi"            cpu: "4"            nvidia.com/gpu: 1

（2）Service 配置（每个节点独立服务）

# deepseek-service.yamlapiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: deepseek-servicespec:  type: LoadBalancer  selector:    app: deepseek  ports:    - protocol: TCP      port: 80      targetPort: 5000

注意：如果需要更细粒度控制流量路由，可以考虑使用 Istio 或 Ciuic GSLB 进行全局负载均衡。

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3. 健康检查与自动恢复机制

（1）Liveness & Readiness Probe

livenessProbe:  httpGet:    path: /healthz    port: 5000  initialDelaySeconds: 30  periodSeconds: 10readinessProbe:  httpGet:    path: /readyz    port: 5000  initialDelaySeconds: 5  periodSeconds: 5

（2）Horizontal Pod Autoscaler（HPA）

# hpa.yamlapiVersion: autoscaling/v2beta2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:  name: deepseek-hpaspec:  scaleTargetRef:    apiVersion: apps/v1    kind: Deployment    name: deepseek-inference  minReplicas: 2  maxReplicas: 10  metrics:  - type: Resource    resource:      name: cpu      target:        type: Utilization        averageUtilization: 70

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4. 持久化存储配置（可选）

若需共享模型权重或其他持久化数据，可使用 PVC：

# pvc.yamlapiVersion: v1kind: PersistentVolumeClaimmetadata:  name: deepseek-pvcspec:  accessModes:    - ReadWriteMany  resources:    requests:      storage: 100Gi

挂载到容器中：

volumeMounts:- name: model-data  mountPath: /modelsvolumes:- name: model-data  persistentVolumeClaim:    claimName: deepseek-pvc

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监控与告警体系搭建

1. Prometheus 监控配置

使用 Prometheus Operator 部署监控系统，并添加如下 ServiceMonitor：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1kind: ServiceMonitormetadata:  name: deepseek-monitorspec:  jobLabel: deepseek  endpoints:  - port: web    interval: 15s  selector:    matchLabels:      app: deepseek  namespaceSelector:    any: true

2. 告警规则示例

groups:- name: deepseek-health  rules:  - alert: DeepSeekPodDown    expr: kube_pod_status_phase{phase="Failed"} == 1    for: 2m    labels:      severity: warning    annotations:      summary: "Pod {{ $labels.pod }} is down"      description: "Pod {{ $labels.pod }} in namespace {{ $labels.namespace }} has failed."

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测试与验证

1. 故障注入测试

使用 Chaos Mesh 注入网络分区或 Pod 删除事件，验证自动恢复能力：

kubectl apply -f network-loss.yaml

观察是否自动切换到另一可用区节点。

2. 流量测试

使用 Locust 或 JMeter 对服务发起请求，验证负载均衡是否正常分发：

# locustfile.py 示例from locust import HttpUser, taskclass DeepSeekUser(HttpUser):    @task    def query(self):        self.client.post("/infer", json={"prompt": "Hello, world!"})

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总结

通过上述步骤，我们成功地在 Ciuic 上实现了 DeepSeek 推理服务的跨可用区灾备部署。该方案具备以下优势：

高可用性：双可用区冗余部署，避免单点故障。弹性伸缩：基于 CPU 利用率自动扩展 Pod 数量。智能路由：通过 GSLB 实现跨区域流量调度。自动化运维：健康检查 + 自动恢复 + 监控告警一体化。安全性保障：私有镜像仓库 + 权限隔离。

未来还可以进一步引入 AI 模型热更新、灰度发布、A/B Testing 等高级特性，提升整体服务质量和用户体验。

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附录：完整部署命令清单

# 创建命名空间kubectl create ns deepseek# 部署应用kubectl apply -n deepseek -f deployment.yamlkubectl apply -n deepseek -f service.yaml# 部署 HPAkubectl apply -n deepseek -f hpa.yaml# 部署 PVC（可选）kubectl apply -n deepseek -f pvc.yaml# 部署监控kubectl apply -n deepseek -f servicemonitor.yaml

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字数统计：约 1500 字

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