krm产品系统

项目定位：企业级多集群 K8s 可视化管控 + 自动化运维平台
适用场景：中小互联网公司、AI 大模型创业公司、云原生业务团队
行业场景
AI 大模型业务场景：大模型服务依赖 K8s 做 GPU 节点调度、推理服务部署，原生操作门槛极高
中小互联网企业场景：无专业运维平台，研发 / 测试自行操作 K8s 风险高、效率低
DevOps 团队场景：需要统一管控多集群、自动化部署、可观测性监控、权限隔离
私有化部署场景：企业内部 K8s 集群统一纳管，替代原生简陋 Dashboard
业务背景
二、项目立项原因
原生 K8s 命令行操作复杂，非专业运维人员无法使用
原生 Dashboard 功能单一，不支持多集群、Helm 自动化、可观测性集成
多集群、多环境无法统一纳管，运维成本极高
无精细化权限控制，研发操作生产集群存在安全风险
大模型 GPU 服务、微服务部署 / 回滚无可视化流程，故障响应慢
无操作审计、日志追溯，出现问题无法定位原因

三、核心解决的痛点
降低 K8s 使用门槛：零命令行，可视化操作集群、工作负载
统一多集群管控：一套平台纳管所有 K8s 集群（生产 / 测试 / GPU）
自动化部署：基于 Helm Chart 实现服务一键发布 / 回缩容 / 回滚
可观测性一体化：无侵入采集监控、日志、链路，无需切换工具
权限安全管控：精细化 RBAC 权限，研发 / 测试 / 运维权限隔离
大模型服务适配：支持 GPU 节点可视化管理、大模型推理服务运维
操作审计追溯：全操作日志记录，问题可追踪、可回查

1. 平台权限与用户模块
2. 多集群纳管模块
3. 命名空间管理模块
4. 工作负载可视化模块
5. Helm 自动化部署模块
6. 可观测性（监控/日志）模块
7. 存储与配置管理模块
8. GPU 节点/大模型服务运维模块
9. 操作审计与系统设置模块
五、主要功能描述
1. 平台权限与用户模块
用户注册 / 登录、JWT 认证鉴权
精细化 RBAC 权限控制（菜单权限 / 操作权限 / 集群权限）
角色管理：运维 / 研发 / 测试 / 只读账号隔离
2. 多集群纳管模块
K8s 集群一键接入（kubeconfig 导入）
集群健康状态、节点状态实时展示
支持多集群统一管控、切换
3. 工作负载可视化模块
Pod/Deployment/StatefulSet/DaemonSet 可视化管理
一键扩缩容、重启、删除、日志查看、终端登录
容器实时状态、资源占用监控
4. Helm 自动化部署模块
私有 Helm 仓库对接
服务一键部署、版本升级、快速回滚
Chart 模板管理、发布记录追溯
微服务 / 大模型服务批量自动化发布
5. 可观测性模块（核心亮点）
无侵入式监控数据采集（自研采集接口）
Prometheus 指标可视化、Grafana 面板嵌入
容器日志实时检索、异常告警展示
服务性能、集群负载一体化展示
6. 存储与配置管理
ConfigMap/Secret 可视化编辑、发布
PV/PVC 存储卷管理
配置文件热更新，无需命令行操作
7. GPU 节点 & 大模型服务运维
GPU 节点资源可视化（显存 / 算力 / 使用率）
大模型推理服务专属部署模板
容器 GPU 资源分配、调度状态查看
8. 操作审计 & 系统管理
全平台操作日志记录（谁、何时、做了什么）
系统配置、告警规则、缓存管理

六、我负责的全部工作（全栈自研，突出个人能力）
项目整体需求分析与架构设计，独立完成全栈方案设计
后端开发：基于 Go + Gin 搭建 API 服务，封装 K8s client-go 客户端
前端开发：基于 Vue3 + Element Plus 搭建可视化控制台
核心功能开发：Helm 自动化部署、无侵入可观测性接口、多集群适配
大模型 GPU 运维适配：针对 K8s GPU 节点做定制化功能开发
权限系统设计：自研 RBAC 权限体系，保障平台安全
平台部署与优化：平台自身容器化部署，高可用、性能调优
问题排查：解决 K8s 集成、高并发、数据同步等各类技术难题
七、技术亮点 & 攻克难点（面试 / 接单必看，含金量最高）
核心技术亮点
Go+Vue3 全栈自研，无第三方低代码依赖，企业级可扩展
无侵入式可观测性采集：自研非侵入接口，对接监控 / 日志，无需改造业务
多集群统一纳管：支持 10+ 套 K8s 集群同时管控，性能无损耗
Helm 自动化部署体系：实现微服务 / 大模型服务一键发布、秒级回滚
GPU 大模型服务适配：深度适配大模型 K8s 运维场景，支持 GPU 调度可视化
精细化 RBAC 权限：满足企业安全合规要求，杜绝越权操作
高可用设计：无状态服务、Redis 缓存、MySQL 持久化，支持 7×24 小时运行
攻克的技术难点
封装 K8s client-go，解决多集群鉴权、连接池、高并发请求问题
实现无侵入监控采集，不依赖业务代码，降低运维成本
解决 Helm Chart 批量部署、版本管理、异常回滚的稳定性问题
优化前端大数据渲染（大量 Pod / 节点），解决页面卡顿、加载慢问题
适配大模型 GPU 节点特殊调度规则，实现资源可视化与精准管控
实现操作日志实时入库 + 审计追溯，满足企业运维合规要求