灾难演练必备：在Ciuic模拟DeepSeek节点故障的实验

随着分布式系统和大规模服务架构的广泛应用，系统的高可用性和容灾能力成为衡量其健壮性的关键指标。灾难演练（Disaster Recovery Drill）是验证系统在面对节点宕机、网络分区等异常情况时是否能够保持稳定运行的重要手段。

本文将围绕如何在 Ciuic 平台上，对 DeepSeek 架构中的节点进行故障模拟实验，验证其在节点故障下的恢复机制与稳定性表现。我们将使用 Ciuic 提供的容器编排和故障注入能力，模拟 DeepSeek 中某一个推理节点宕机的场景，并通过监控日志和服务响应时间来评估系统的容错能力。

📌 说明术语：

Ciuic：假设为基于 Kubernetes 的云原生平台，支持故障注入测试。DeepSeek：假设为部署于 Ciuic 上的 AI 推理服务集群，采用多节点并行处理请求。

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实验目标

在 Ciuic 平台中部署 DeepSeek 模型服务。使用 Ciuic 的 Chaos Engineering 功能注入节点故障。观察服务在节点故障下的行为表现。验证负载均衡、自动重启、失败转移等功能是否正常工作。编写相关脚本实现自动化测试与日志分析。

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环境准备

3.1 基础设施需求

Ciuic 平台（Kubernetes 集群）Helm 或 Kubectl 工具Prometheus + Grafana 监控组件Chaos Mesh 或 LitmusChaos 等混沌工程工具Python 脚本执行环境

3.2 DeepSeek 服务部署

我们使用 Helm Chart 来部署 DeepSeek 模型服务：

# values.yamlreplicaCount: 3image:  repository: deepseek/inference  tag: v0.1.0  pullPolicy: IfNotPresentservice:  type: ClusterIP  port: 8080resources:  limits:    memory: "8Gi"    cpu: "4"

部署命令如下：

helm install deepseek ./deepseek-chart --namespace ai-system

部署完成后，我们可以看到有三个 Pod 正常运行：

kubectl get pods -n ai-systemNAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGEdeepseek-7df9c64d84-2xgkl   1/1     Running   0          5mdeepseek-7df9c64d84-4zvzf   1/1     Running   0          5mdeepseek-7df9c64d84-xp6s9   1/1     Running   0          5m

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故障注入与灾难模拟

我们将使用 Chaos Mesh 注入节点级别的故障。

4.1 安装 Chaos Mesh

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/chaos-mesh/chaos-mesh/v1.4.2/manifests/clusterwide/install.yaml

等待所有 Chaos Mesh 组件启动后，我们就可以创建故障注入任务了。

4.2 创建 Pod Failure 故障注入任务

我们随机选择一个 deepseek 的 Pod，并注入终止该 Pod 的故障：

# pod-failure.yamlapiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1kind: PodChaosmetadata:  name: deepseek-pod-kill  namespace: ai-systemspec:  action: pod-failure  mode: one  duration: "30s"  selector:    labelSelectors:      app: deepseek

应用此配置：

kubectl apply -f pod-failure.yaml

此时，Chaos Mesh 会随机挑选一个 deepseek Pod 并将其终止，模拟节点宕机的情况。

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服务监控与日志分析

我们可以通过 Prometheus 和 Grafana 查看服务状态变化，同时也可以编写 Python 脚本来持续发送请求并记录响应时间和错误率。

5.1 发送测试请求的 Python 脚本

import requestsimport timeSERVICE_URL = "http://deepseek.ai-system.svc.cluster.local:8080/predict"def send_request():    payload = {"input": "Hello, DeepSeek!"}    try:        start = time.time()        response = requests.post(SERVICE_URL, json=payload, timeout=5)        latency = time.time() - start        return True, latency    except Exception as e:        print(f"Error: {e}")        return False, Noneif __name__ == "__main__":    success_count = 0    total_count = 0    latencies = []    while True:        ok, latency = send_request()        total_count += 1        if ok:            success_count += 1            latencies.append(latency)        avg_latency = sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0        print(f"Requests: {total_count}, Success: {success_count}, Avg Latency: {avg_latency:.3f}s")        time.sleep(0.5)

运行该脚本可以实时观察到服务在故障期间的表现。

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结果分析与总结

6.1 自动恢复机制验证

在故障注入后，我们观察到以下现象：

被终止的 Pod 被 Kubernetes 自动重启。请求成功率短暂下降后迅速恢复。平均延迟在故障期间略有上升，但未出现长时间不可用。

这表明 DeepSeek 的服务具备良好的自愈能力。

6.2 失败转移验证

由于前端使用了负载均衡器（如 Istio 或 Nginx Ingress），请求被重新分配到其他健康的 Pod 上，保证了服务的连续性。

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扩展实验建议

网络分区模拟：使用 Chaos Mesh 模拟某个节点与其他节点之间的网络中断。CPU/内存压力测试：注入 CPU 高负载或内存泄漏故障。数据库连接失败模拟：如果 DeepSeek 依赖数据库，可模拟 DB 不可达。批量故障注入：同时模拟多个节点故障，测试系统最大容忍度。

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灾难演练是构建高可用系统不可或缺的一环。通过在 Ciuic 平台上模拟 DeepSeek 的节点故障，我们验证了其在异常情况下的自愈与失败转移能力。未来还可以结合更复杂的故障模式进一步提升系统的鲁棒性。

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附录：完整资源清单

9.1 示例 Deployment 文件（简化）

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: deepseek  namespace: ai-systemspec:  replicas: 3  selector:    matchLabels:      app: deepseek  template:    metadata:      labels:        app: deepseek    spec:      containers:      - name: deepseek        image: deepseek/inference:v0.1.0        ports:        - containerPort: 8080        resources:          limits:            memory: "8Gi"            cpu: "4"

9.2 Chaos Mesh 安装命令

kubectl create ns chaos-testingkubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/chaos-mesh/chaos-mesh/v1.4.2/manifests/clusterwide/install.yaml

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如果你正在构建一个面向生产环境的 AI 服务平台，灾难演练应成为你 CI/CD 流程的一部分。希望本文能为你提供有价值的参考与实践指导。