openFuyao聚焦“AI雲原生”，致力於促進有效算力的極致釋放，社區發行版v25.09推出多項Kubernetes增強新特性，推出完整AI推理軟件套件，並對在離線混部、Cluster-API特性進行優化。感謝社區技術委員會與SIG組成員對v25.09版本做出的貢獻，以下介紹具體的特性新增與變動：

openFuyao Kubernetes全新升級

SIG-orchestration-engine作為openFuyao社區核心SIG，致力於構建多樣化集羣的核心容器編排引擎組件。v25.09版本中，容器編排SIG推出多項Kubernetes增強，全面提升性能、運維能力和可靠性。

Kubernetes升級：1.28 → 1.33

一年一度的K8s版本煥新。

性能優化：kubelet支持服務啓動時CPU垂直擴容加速Java程序啓動

部分類型的應用在啓動時對資源需求更高，超過穩態的limit限制，所以導致啓動耗時很長，如Java、大模型推理、科學計算等。該特性能夠在保障穩態較少資源佔用的前提下，通過啓動時CPU擴容加快應用啓動速度，加速安裝部署、重啓、故障恢復等場景Java程序的就緒。

在資源允許的情況下，該特性對測試應用的啓動速度提升可超過50%，對於部分特定應用提升可超過100%。

運維能力提升：Kubernetes證書管理增強-熱加載

Kubernetes/etcd/coredns原生缺乏證書熱加載能力，openFuyao Kubernetes為coredns實現了證書熱加載能力，從而減少證書輪換對業務的影響。

運維能力提升：StatefulSet PVC模板支持擴容

在Kubernetes集羣中，存儲類基礎設施使用StatefulSet類型工作負載，而隨着集羣業務規模的擴大，工作負載的存儲空間也需要進行擴容。原生擴容方式為修改集羣中StatefulSet關聯的PVC對象，而該特性旨在通過修改StatefulSet規約中PVC的信息，來觸發StatefulSet PVC的自動擴容，從而簡化運維。

可靠性增強：日誌輪轉支持和可靠性增強

原生kube-log-runner只提供日誌重定向能力，fuyao-log-runner對原生機制進行功能擴展，提供字節級精細日誌輪轉，即使日誌磁盤空間不足，也能保障業務正常服務不退出；日誌文件被刪除時，支持自動恢復保障日誌正常輸出。

性能優化：容器高密部署

在高規格裸機容器場景下，單個節點會部署大量的Pod。K8s原生只支持到每節點100~300Pod，本特性實現了針對容器運行時和kubelet探針的資源消減方案，從而降低容器底座底噪和運行時開銷，提升單節點部署密度到1000以上。

AI推理進一步優化

SIG-ai-inference旨在構建一個開放、高效、面向未來的雲原生LLM推理加速體系，v25.09版本中，已推出完整AI推理軟件套件。

最佳實踐集成：AI推理軟件套件

AI推理軟件套件提供了AI一體機集成解決方案，初步支持基礎LLM推理全棧與DeepSeek；真正做到開箱即用，硬件驅動-推理框架-推理模型全鏈路打通，現提供NPU卡或GPU卡部分型號的驅動支持。

此外，目前已啓動孵化AI推理加速特性，將提供AI推理場景下的端到端加速解決方案，包含智能路由模塊、推理後端模塊、全局KV Cache管理模塊，實現推理吞吐量提升和時延降低，為AI服務部署提供高效、可靠的技術支撐。

在離線混部&Cluster-API特性優化

在離線混部：Qos保障能力提升

在離線混部v25.09進一步提升了QoS保障能力，通過集成rubik彈性限流、內存異步分級回收等多項能力，在維持30~50%資源利用率提升的同時進一步降低QoS波動。與此同時，SIG-colocation組織了結構化代碼重構，簡化倉庫架構，提升代碼質量。

Cluster-API：安裝方式優化

SIG-installation為版本帶來全新的安裝體驗：

離線安裝包製作更簡單：通過配置可選擇性附帶擴展組件離線安裝包。
安裝規格更輕量：支持引導節點和管理集羣共部署，只有1個節點也可以創建集羣

參考鏈接：https://docs.openfuyao.cn/docs/