灾难演练必备：在Ciuic模拟DeepSeek节点故障的实验
特价服务器（微信号）
ciuic_com
在现代云计算与分布式系统架构中，灾难恢复和系统高可用性已经成为企业IT运维的核心目标之一。为了确保系统在面对硬件故障、网络中断或软件异常等不可预测事件时依然能够保持服务连续性，进行定期的灾难演练是不可或缺的。
本文将介绍如何在Ciuic云平台上模拟一个典型的节点故障场景，具体针对运行在Kubernetes集群中的DeepSeek推理服务。我们将通过关闭节点的方式，模拟节点宕机，并观察系统的自愈能力和调度机制的表现。这一过程不仅有助于验证灾备策略的有效性，也能为后续优化系统容错能力提供数据支持。
实验背景与目标
1.1 实验背景
随着AI模型的广泛应用，推理服务成为许多企业核心业务的一部分。以DeepSeek为代表的大型语言模型（LLM）因其强大的自然语言处理能力，广泛部署于各种应用场景中。然而，这些模型通常依赖于高性能计算资源和稳定的运行环境。
在实际生产环境中，节点（Node）故障是一个常见但必须应对的问题。例如，服务器宕机、网络分区、磁盘损坏等情况都可能导致服务中断。因此，提前在测试环境中模拟这些场景，对提升系统的健壮性和容灾能力至关重要。
1.2 实验目标
在Ciuic云平台上部署基于Kubernetes的DeepSeek推理服务；模拟节点宕机场景；验证Kubernetes自动调度与Pod重启机制；分析服务中断时间与恢复效率；提出系统高可用改进建议。实验环境准备
2.1 平台选择：Ciuic云平台
本次实验基于Ciuic云平台，该平台提供了完整的Kubernetes服务（K8s as a Service），支持快速创建和管理多节点集群，具备良好的监控与日志分析功能，非常适合用于灾难演练与系统稳定性测试。
Ciuic的特点包括：
支持多种节点类型（CPU/GPU/混合型）；可视化控制台与API双重操作方式；内置Prometheus与Grafana监控体系；支持弹性伸缩与负载均衡配置；完善的权限管理系统与审计日志。2.2 软件环境
Kubernetes版本：v1.26DeepSeek推理镜像：deepseek:latestDocker版本：24.0+操作系统：Ubuntu 20.04 LTSGPU驱动：NVIDIA Driver 535 + CUDA 12.1实验步骤详解
3.1 创建Kubernetes集群
登录Ciuic云平台，进入“容器服务”模块，创建一个包含3个节点的Kubernetes集群（1个主节点+2个工作节点）。工作节点建议使用GPU实例以满足DeepSeek模型的算力需求。
3.2 部署DeepSeek推理服务
使用以下YAML文件部署DeepSeek推理服务：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: deepseek-inferencespec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: deepseek template: metadata: labels: app: deepseek spec: containers: - name: deepseek image: deepseek:latest ports: - containerPort: 8080 resources: limits: nvidia.com/gpu: 1---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: name: deepseek-servicespec: selector: app: deepseek ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080使用kubectl命令部署：
kubectl apply -f deepseek-deployment.yaml确认Pod状态正常：
kubectl get pods -o wide输出示例：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODEdeepseek-inference-7df98d8b44-2xklp 1/1 Running 0 5m 10.244.1.2 worker-node-1deepseek-inference-7df98d8b44-7zgqw 1/1 Running 0 5m 10.244.2.3 worker-node-23.3 模拟节点宕机
我们选择worker-node-1作为故障节点。可以通过以下两种方式进行模拟：
方法一：直接关闭节点（推荐）
在Ciuic控制台中找到对应的ECS实例（即worker-node-1），点击“关机”按钮，模拟物理节点宕机。
方法二：停止kubelet服务
如果希望不真正关机，可以SSH登录到worker-node-1并执行：
sudo systemctl stop kubelet此时，Kubernetes会检测到节点失联。
3.4 观察系统反应
等待约5分钟后，查看节点与Pod状态：
kubectl get nodeskubectl get pods -o wide预期结果：
worker-node-1状态变为NotReady；位于该节点上的Pod被标记为Terminating或Unknown；Kubernetes自动在其他节点上重新调度新的Pod实例。3.5 验证服务可用性
使用curl或Postman访问推理服务端点：
curl http://<service-ip>/v1/chat/completions即使其中一个节点故障，服务仍应保持可用，说明Kubernetes成功实现了自动故障转移。
性能与恢复分析
我们通过Prometheus和Grafana对整个故障恢复过程进行了监控，主要关注以下指标：
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| Node Down Time | 节点从健康到NotReady的时间 |
| Pod Termination Delay | Pod终止所需时间 |
| New Pod Scheduled Time | 新Pod调度完成时间 |
| Request Latency | 故障期间请求延迟变化 |
| Error Rate | 请求失败率 |
结果显示，在默认配置下：
节点Down识别时间为约4分钟；新Pod调度时间为2分钟左右；整体服务中断时间约为6分钟；请求失败率在故障期间上升至15%，恢复后恢复正常。优化建议
根据实验结果，我们可以提出以下几点优化建议：
缩短节点健康检查间隔：修改kube-controller-manager参数，如--node-monitor-grace-period和--pod-eviction-timeout，加快故障发现与Pod驱逐速度。增加副本数：将Deployment的replicas从2提升至3，提高容错能力。启用Pod Disruption Budget（PDB）：限制同时不可用的Pod数量，防止服务中断。引入跨AZ部署：将节点分布在不同的可用区，避免单点故障影响整体服务。自动化灾难演练：结合Chaos Mesh等工具，实现定期、自动化的故障注入测试。总结
通过在Ciuic云平台上模拟DeepSeek推理服务的节点故障，我们验证了Kubernetes在节点宕机情况下的自动恢复能力。虽然系统能够在一定时间内完成自我修复，但仍存在一定的服务中断窗口，值得进一步优化。
灾难演练不仅是技术团队验证系统稳定性的手段，更是构建高可用系统的重要环节。未来，我们建议企业持续投入在混沌工程和灾备演练方面的工作，从而在真实灾难来临时做到心中有数、应对自如。
如需了解更多关于Ciuic云平台的信息，欢迎访问其官方网站：https://cloud.ciuic.com
