kaori-seasons commented on issue #691:
URL:
https://github.com/apache/dubbo-kubernetes/issues/691#issuecomment-3123968296
基于对dubbo-kubernetes项目的深入分析，我为您设计了一套完整的MLOps/LLMOps架构方案。
## 项目现状分析
dubbo-kubernetes项目是Apache Dubbo在Kubernetes环境下的集成解决方案，提供了观测性功能和支撑工具。
[1](#0-0)
当前架构主要包含两个核心组件：
- **Dubbo Admin**: 从全局视角配置和监控数据平面，内部分为console和control-plane两部分
- **Data Plane**: 由不同语言SDK构建的Dubbo应用，运行在VM/容器中 [2](#0-1)
项目支持三种运行模式：kubernetes、Half和Universal。 [3](#0-2)
## 主架构设计：三层AI增强架构
### 1. AI Control Plane (AI控制平面)
在现有Control Plane基础上增加AI管理能力，负责：
- ML模型生命周期管理
- AI服务发现与注册
- 模型版本控制与灰度发布
- AI工作流编排
### 2. AI Data Plane (AI数据平面)
扩展现有Data Plane，增加AI推理能力：
- 模型推理服务实例
- 特征工程服务
- 数据预处理管道
- 模型监控代理
### 3. AI Ops Plane (AI运维平面)
全新增加的运维层，专门处理AI运维：
- 模型训练管道管理
- 数据管道orchestration
- A/B测试框架
- 模型性能监控
## 架构设计图
```mermaid
graph TB
subgraph "AI Control Plane"
ACP["AI Control Plane"]
MLM["ML Model Manager"]
VRM["Version & Registry Manager"]
WFE["Workflow Engine"]
AIG["AI Gateway"]
end
subgraph "Traditional Control Plane"
TCP["Dubbo Control Plane"]
ADM["Admin Dashboard"]
SRG["Service Registry"]
end
subgraph "AI Data Plane"
subgraph "AI Services"
INF["Inference Services"]
FES["Feature Engineering Services"]
DPP["Data Preprocessing"]
end
subgraph "Traditional Services"
APP["Dubbo Applications"]
end
end
subgraph "AI Ops Plane"
TMP["Training Pipeline"]
DPM["Data Pipeline Manager"]
MON["AI Monitoring"]
ABT["A/B Testing"]
end
subgraph "Infrastructure"
K8S["Kubernetes"]
STORE["Model Storage"]
DATA["Data Storage"]
end
ACP --> TCP
ACP --> INF
ACP --> FES
TCP --> APP
TMP --> MLM
MON --> ACP
ABT --> AIG
INF --> STORE
DPM --> DATA
```
## 子功能实现
### 1. 模型管理组件 (Model Management)
基于现有的组件化架构 [4](#0-3) ，新增以下组件：
**ModelRegistryComponent**
- 继承Component接口，实现模型注册与发现
- 支持模型版本管理和元数据存储
- 集成现有的Leader Election机制 [5](#0-4)
**ModelDeploymentComponent**
- 负责模型部署和生命周期管理
- 支持蓝绿部署、金丝雀发布
- 与Kubernetes API深度集成
### 2. AI服务发现与路由
**AIServiceDiscovery**
- 扩展现有服务发现机制
- 支持基于模型版本的智能路由
- 集成负载均衡和健康检查
**AIGateway**
- 统一AI服务入口
- 支持请求分流和模型选择
- 集成认证授权和限流
### 3. 训练管道管理
**TrainingPipelineManager**
- 基于Kubernetes CRD实现训练任务管理
- 支持分布式训练和超参数优化
- 集成资源调度和监控
**DataPipelineOrchestrator**
- 数据ETL流程管理
- 特征工程自动化
- 数据质量监控
### 4. 模型监控与运维
**ModelMonitoringComponent**
- 模型性能指标收集
- 数据漂移检测
- 自动报警和故障恢复
**ABTestingFramework**
- 多版本模型对比测试
- 流量分割和指标统计
- 自动化决策支持
### 5. 统一管理界面
扩展现有Admin Dashboard功能：
- AI模型管理界面
- 训练任务监控面板
- 性能指标可视化
- 实验管理控制台
## 技术实现要点
### 1. 组件集成策略
- 复用现有组件管理框架 [6](#0-5)
- 新AI组件支持Leader Election机制
- 平滑集成到现有启动流程
### 2. 存储扩展
- 模型存储：支持S3、HDFS、NFS等
- 元数据存储：扩展现有配置管理
- 缓存策略：Redis/内存多级缓存
### 3. 安全与权限
- 模型访问控制
- API密钥管理
- 敏感数据加密
### 4. 性能优化
- 模型推理加速（GPU、量化）
- 动态batching
- 模型预加载和缓存
## 实施路线图
**Phase 1**: 核心AI组件开发
- ModelRegistryComponent实现
- AIServiceDiscovery集成
- 基础监控能力
**Phase 2**: 训练管道集成
- TrainingPipelineManager
- DataPipelineOrchestrator
- CRD定义和Controller
**Phase 3**: 高级特性
- A/B Testing框架
- 自动化运维
- 性能优化
**Phase 4**: 生态完善
- 多云支持
- 社区工具集成
- 最佳实践文档
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