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一、起点：为什么我会盯上 Kurator 这个项目？

坦白说，最早看到 Kurator，是在一篇介绍「分布式云原生一站式解决方案」的技术文章里：Kurator 作为一个开源的分布式云原生平台，目标是帮助用户构建自己的分布式云原生基础设施，统一处理多云、多集群、云边协同等复杂问题。

还有几个特点，当时直接戳中我的痛点：

• 它不是「再造一个 Kubernetes」，而是站在 Kubernetes 等主流栈之上；
• 内部整合了 Kubernetes、Istio、Prometheus、FluxCD、KubeEdge、Volcano、Karmada、Kyverno 等一长串“熟面孔”；
• 上层提供统一资源编排、统一调度、统一流量治理、统一监控遥测等能力，典型就是以 Fleet 为单位做分布式云统一管理。

换句话说，如果 CNCF 的那堆项目是“零件库”，Kurator 更像是一套「装配好的分布式云原生底盘」。

对我这种长期被「多云多集群 YAML 地狱」折磨的开发 / 运维同学来说，这种一站式开源方案天然有吸引力，于是我从一个普通使用者的视角，慢慢走进了 Kurator 社区。

首先先来参考下官方的Kurator架构图：

二、从“用”到“改”：第一次参与 Kurator 的 Issue & PR

2.1 触发点：多集群监控安装体验的小瑕疵

我真正开始动手贡献，是在踩到一个多集群监控安装体验的小坑之后。

当时我们的实验环境大概是这样：

• 管理集群上部署 Kurator；
• 三个业务集群被纳入 Fleet；
• 需要按官方方案，基于 Prometheus + Thanos + Grafana + Fleet 搭多集群统一监控。

按照文档安装时，我遇到两个问题：

1. 某个 CRD 的示例 YAML 和实际版本有点偏差；
2. 在某些网络受限环境下，个别镜像拉取有点“卡”。

这两个问题都不算大，但对新用户的「首次体验」影响挺明显。于是我做了两件事：

• 在本地环境把问题复现 + 理清根因；
• 到 Kurator 仓库提了一个 Issue，把环境信息、复现步骤、错误日志都贴得清清楚楚。

Issue 提出去后，大概几个小时之内，就有 Maintainer 来跟帖确认、补问细节。那一刻的感受很明显： **这是一个真的有人在「看」和「维护」的社区，而不是“摆着的 GitHub 仓库”。**😄

2.2 和 Maintainer 的第一次深度互动：从问题到方案的推敲

在 Issue 中，我们做了几轮往返：

• Maintainer 补充了当前统一监控方案的整体架构说明：通过 Fleet 简化多集群监控组件安装，使用 Prometheus + Thanos Sidecar 做指标采集和聚合查询；

• 我进一步给出了我们实际的网络拓扑（有跳板机 / 私有镜像仓库 / 没有直连公网）；

• 双方一起分析，发现：

  • 文档中的镜像地址在公网环境完全没问题；
  • 在企业私有环境，需要给出一个更清晰的镜像替换策略。

最后 Maintainer 直接反问我一句：

要不要你顺手提个 PR，把这块“非公网场景”的最佳实践，补充到文档里？

这也就成了我在 Kurator 的第一笔 PR。

当然，我们还可以参考如下流程图：

2.3 我在 Kurator 的第一笔 PR：从写文档开始是个好主意

很多同学一提贡献开源，脑子里就自动联想到「高大上 Feature 开发」或「复杂 Bug 修复」。但实际体验是：从文档入手，是最合适的切入口之一。

那次 PR 做了几件小事：

1. 在统一监控文档中增加“离线 / 内网安装”一节

   • 说明如何在企业镜像仓库中同步 Prometheus、Thanos、Grafana 等镜像；
   • 如何在 Kurator 的配置中使用自定义镜像前缀；
   • 提醒读者注意 CA 证书及仓库认证配置。

2. 把示例 YAML 与当前版本 CRD 对齐

   • 修正了两处字段名；
   • 增加了一些注释（例如字段的语义、推荐配置）。

从提交到合并，大致经历了：

• Maintainer 进行第一次 Review；
• 提出一些格式 / 表述上的优化建议；
• 我根据建议做了小改动；
• CI 通过后，PR 被合并，Release Notes 里出现了我的 GitHub ID ✨

对我个人来说，这个过程有两个非常实在的收获：

• 熟悉 Kurator 的文档结构和整体能力边界；
• 提前适应了社区的协作节奏：Issue → 设计讨论 → PR → Review → 合并。

当然，如果这里你已经感兴趣了，你可以直接去克隆代码：

三、第二阶段：从“小修小改”迈向 Feature 级贡献

有了第一笔 PR 的“正向反馈”之后，我开始有意地找机会做更深一点的贡献。

我给自己定了一个小目标：

不再只停留在“文档层 / 表象问题”，而是真正把 Kurator 的某一部分功能研究透，做一次有完整设计和实现的 Feature 级贡献。

我最终选中的方向是：统一应用分发 + GitOps 流水线的一段增强。

3.1 先把 Kurator 的应用管理路线吃透

要对某个功能模块做 Feature 级贡献，第一步肯定是“把它理解清楚”。

我花了不少时间翻文档、看架构说明，大概整理出 Kurator 在应用管理上的技术路线：

1. 基于 Karmada 做多集群编排基础

   • Karmada 为多集群提供统一 API 和编排能力，用于在多个 Kubernetes 集群之间复制、调度、协调资源。

2. Kurator 在其之上封装“统一应用分发”能力

   • 以 Fleet 为单位，把应用一次定义、多处分发；
   • 采用 GitOps 方式，将应用配置托管在 Git 仓库，通过声明式方式在多集群自动同步。

3. CI/CD 与渐进式发布打通（v0.6.0）

   • 引入流水线管理，实现编译、构建、测试、镜像推送的一体化自动化；
   • 内置 git-clone、go-test、go-lint、build-and-push-image 等任务模板，开发者只要进行组装；
   • 往下连接统一应用分发，多集群部署；
   • 往侧边连接渐进式发布（Canary / A/B / 蓝绿），利用 Istio 等网格完成流量拆分与治理。

4. 完整闭环：代码 → 构建 → 分发 → 流量 → 观测 → 回滚

   • 指标数据由 Prometheus / Thanos 提供；
   • 策略与安全由 Kyverno 等统一策略管理组件保障。

做完这轮“扫盲”，我对自己说：OK，下一步就该从用户视角出发，看看这条链路在真实使用时还有哪些「可优化」之处。

3.2 一个真实需求：流水线与统一分发的“场景模板化”

在和团队一起试用时，我们复盘了一个典型场景：

一个 Go 微服务，需要在「测试环境集群」和「生产环境 Fleet（多集群）」中，通过不同策略发布，同时复用大部分构建与测试逻辑。

现有 Kurator 给的能力已经足够使用，但有两个现实感受：

1. 每个服务都要单独定义一份 Pipeline + Application，如果规范不严格，很容易出现“各写各的”的情况；
2. 希望能抽象出一套 “场景模板”：比如「标准 Web 服务模板」、「带金丝雀发布的核心服务模板」、「边缘服务模板」等，减轻重复劳动。

于是我们提出了一个 Feature 级需求：

在 Kurator 的 Pipeline 与 Application 定义层，引入“场景模板 + 继承 / 覆盖”的模式，降低多项目接入成本。

3.3 设计评审：在开源项目里讲“妥协的艺术”

我把这个需求整理成一个设计草案，主要包括：

• 一个新的 CRD：比如 ApplicationTemplate（名称这里只是示意）；

• 允许在模板中定义：

  • CI/CD 任务编排骨架；
  • 对应的统一应用分发策略（目标 Fleet、Namespace、拓扑标签等）；
  • 基础的发布策略类型（如是否默认开启 Canary）；

• 应用方只需要继承模板，在少数字段上做覆盖（镜像名、镜像标签、资源配额等）。

在和 Maintainer 以及部分社区贡献者一起 Review 时，大家给了不少非常实在的反馈，比如：

• CRD 设计要避免和现有 Application / Pipeline 语义冲突
  尽量不要引入“第二套 Application 概念”，以免认知负担增加。

• 要考虑和 FluxCD / Argo CD 的对接空间
  Kurator 已经集成了 FluxCD / Argo 等工具，后续有可能进一步对接。

• 插件化 vs 内置：哪些放在 Kurator 核心，哪些做成扩展？
  不是所有场景都适合放进"核心分布式云能力"里。

经过几轮拉锯式讨论，我们最终做了几个妥协：

1. 先不引入新的 CRD，而是在现有 Pipeline / Application 上增加“模板引用”字段；
2. “场景模板”的实现方式更偏向“工具层 + 代码生成”，而不是“控制面逻辑层”；
3. 保留一个增强提案（RFC）文档，未来根据社区反馈再考虑“模板 CRD”的方案。

这次设计评审让我第一次真正感受到：

在一个面向广泛用户、技术栈非常丰富的开源项目里，“做好功能”不难，“做好合适的功能”才难。

很多时候你必须接受：**你的想象力可以很丰富，但项目的抽象层次需要克制。**🙂

3.4 实现与合并：边写代码边学“云原生组合拳”

最终那次 Feature 的结果是：

• 我提交了一组 PR：

  • 在 Kurator 的 CLI 中加入“基于模板生成应用骨架”的辅助子命令；
  • 为一类典型部署场景（如 Go Web 服务）提供了一组可选模板；
  • 在文档中增加了“如何使用应用模板快速接入 CI/CD + 统一分发”的章节。

• Maintainer 对代码结构、可扩展性、错误处理做了非常细致的 Review；

• 在几次版本迭代中，这部分功能也逐渐被更多用户试用、反馈再迭代。

对我而言，这是一次非常完整的「从需求 → 设计 → 评审 → 实现 → 文档 → 反馈」的闭环。

在这个过程中，我不是“在写某个技术栈的代码”，而是在拿着 Kurator 这把“分布式云组合拳”去解决一个实打实的工程问题。

可看下如下分发示意图，以便于理解：

四、协作背后：我眼中的 Kurator 社区文化

作为一个贡献者，我也有机会站在“协作”的角度，观察 Kurator 社区是如何运转的。总结下来有几点印象很深：

4.1 技术路线非常透明

• 官方文档和博客对 Kurator 的目标、架构和核心特性有清晰说明：

  • 统一资源编排、统一调度、统一流量管理、统一遥测；
  • 基于 Cluster Operator + Fleet Manager 的整体架构；
  • 典型能力包括：多集群生命周期管理、统一应用分发、统一监控、统一策略管理等。

• 在 GitHub 仓库和官网上，Roadmap、Release Note 都比较及时；

这意味着作为贡献者，你不会陷入“项目到底想往哪儿走”的迷茫。

4.2 Maintainer 的“反馈密度”很关键

在我参与的几个 Issue / PR 中，一个共同感受是：Maintainer 的响应都比较及时。

哪怕是一个小改动，他们也会明确给出：

• 技术上的意见（比如兼容性、性能、边界条件）；
• 风格上的建议（比如命名、日志、注释、文档结构）；
• 面向社区的一致性要求（比如是否需要在 Changelog / Release Note 中说明）。

这种高密度反馈对贡献者其实是很激励的：**你会发自内心地觉得“自己的时间没有被浪费掉”。**✨

4.3 “实用主义”与“工程完备性”的平衡

Kurator 所处的领域注定很“工程”：分布式云、云原生基础设施、多集群管理……

我最大的感受是：社区在功能设计上非常强调“实用主义”与“工程完备性”的平衡：

• 一方面，不做太多“炫技”的东西，优先解决真实场景里的痛点；
• 另一方面，对于生命周期管理、统一监控、策略管理这种基础能力，又会非常在意「完整性」——宁可少一点 Feature，也要保证整体模型闭环。

这种氛围对贡献者也有潜移默化的影响：你会慢慢从“我能写什么酷代码”转向“我能让这套平台更好地跑在别人生产环境上”。

而且，我们也可以看到，社区开源信息基本都给出了：

五、在贡献过程中，如何系统理解 Kurator 的技术栈？

从贡献者视角再看 Kurator 的技术栈，会比“纯使用者”多一些结构化认知，这里我用自己的话总结一下，也方便给后来者做个“读图索骥”。

5.1 Kurator 的“底座”：站在行业主流技术栈之上

Kurator 官方自己就写得很明确：它是站在众多主流云原生技术栈的肩膀上：

• Kubernetes：统一容器编排的基础；
• Istio：服务网格，负责流量治理；
• Prometheus / Thanos / Grafana：监控与可观测性基础设施；
• FluxCD / Argo：GitOps 与工作流引擎；
• Karmada：多集群编排与统一 API；
• KubeEdge：边缘侧的 Kubernetes 能力延伸；
• Volcano：批处理 / AI 工作负载调度；
• Kyverno：策略与安全控制。

如果只盯某一块，很容易觉得“Kurator 只是又多了一个平台”。

但当你从社区贡献者的视角去看，会很自然地意识到：Kurator 做的是“把这些能力拼成一个完整故事”：

• 资源层面：Cluster API + Cluster Operator → Fleet → 多集群一体化管理；
• 应用层面：Karmada → 统一应用分发 + 场景模板；
• 流量层面：Istio → 金丝雀、A/B、蓝绿、跨集群路由；
• 观测层面：Prometheus + Thanos → 多集群统一监控；
• 策略与安全层面：Kyverno + Fleet → 多集群统一策略；

5.2 分布式云原生的“设计模式”

在中国信通院等机构的定义中，分布式云原生本身就是一种“通过云原生技术统一多云技术栈，为业务创造价值的设计模式”。

在参与 Kurator 社区的过程中，这个定义对我而言不再只是抽象概念，而是具体表现为几件事：

1. 任何一个能力，必须考虑多云 / 多集群 / 云边协同场景

   • 例如：统一监控不会只考虑“单集群中的 Prometheus”；
   • 策略管理不会只管“一个 Namespace 的准入策略”。

2. 任何一个组件的选择，都要考虑“能否被纳入统一控制平面”

   • 不是为了“多集群而多集群”，而是要在统一视图下管理生命周期与策略。

3. 业务价值是第一驱动力

   • 不管是统一分发、渐进式发布，还是边缘协同，本质上都是在提高发布效率 / 稳定性 / 成本控制能力。

作为贡献者，你写下的每一行代码、每一个文档段落，背后都应该在这套设计模式里对齐自己的位置。

作为华为的开源项目，对于Kurator项目也上了热门开源项目榜：

六、从贡献到落地：我总结的几条“实战心得”

站在「Kurator 贡献者 + 使用者」的双重身份上，我整理了几条对我自己很有帮助的心得，也分享给准备参与「Kurator·云原生实战派」的你 😆

6.1 对“多云多集群”的理解要落到具体用例

别停留在：

“我们也要多云多集群，因为大家都这么干。”

更实在的思路是：

• 你有哪些业务确实需要多集群部署（跨地域容灾？就近访问？合规隔离？）；
• 哪些业务需要下沉到边缘（IoT？门店？工厂？）；
• 你希望 Kurator 在这里扮演什么角色（统一应用分发？统一监控？统一策略？）。

当你能说清楚这些，用 Kurator 的体验会好非常多，也更容易写出“有血有肉”的实战文章。

6.2 在设计发布策略时，把“观测”放在前面

无论是 Canary、A/B 还是蓝绿发布，没有观测就没有渐进式发布。

在贡献 Kurator 的过程中，我越来越坚定地相信：

• 在你写第一个 Rollout 策略之前，先把 Prometheus 指标、Thanos 查询、Grafana 看板和告警体系定义好；
• 指标不仅要有“技术指标”，也要有“业务指标”（如转化率、错误率等）；
• 在设计策略时，要明确“放大招”按钮：什么时候自动回滚、什么时候需要人工干预。

6.3 GitOps 不是“配置挪到 Git”那么简单

很多团队以为：

我们已经把 YAML 都放在 Git 里了，所以我们是 GitOps 团队了。

实际参与 Kurator 的流水线 / 统一分发 / 策略管理之后，我会更倾向于这样的理解：

• GitOps 强调的是「以 Git 中的声明为唯一真相源（source of truth）」；

• 这意味着：

  • 任何手工在集群上的修改，最终都要回归到 Git；
  • 发布流程、策略变更都要构建在“Pull Request + Review + 自动化执行”的模式上；
  • 运维和开发需要共享同一套 Git 仓库视图，而不是双方各管一摊。

6.4 开源贡献不只是“给别人做免费劳动力”

这句话听起来有点直白，但在 Kurator 的贡献经历让我非常确定：

你在 Kurator 上投入的每一份时间，都会以“认知升级 + 工程经验 + 社区人脉”的形式，回到自己身上。

对我个人来说，有三个非常直观的收获：

1. 对分布式云原生的整体图景有了系统理解，而不是碎片化地学某个组件；
2. 学到了一套在复杂工程项目中“做权衡、做妥协”的方法论；
3. 认识了一批真正落地分布式云的大厂 / 团队的工程师，很多技术讨论都非常高价值。

如下是GitHub开源截图：

七、作为贡献者，我对 Kurator 的几点期望与建议

既然是【贡献经历】，最后也说几条比较真诚的小建议，既是给 Kurator 社区，也可以算是对「分布式云原生」发展的一点私人看法：

1. 持续强化“开箱即用”的体验

   • Kurator 已经通过 Fleet Manager、Cluster Operator 和一键安装方式，降低了上手门槛；
   • 未来可以更多在“企业内网 / 离线环境 / 合规环境”的场景下，提供更加完备的模板和工具。

2. 在云边协同和 AI 场景上，继续加码

   • 依托 KubeEdge 和 Volcano 等能力，Kurator 在边缘与 AI Batch 的基础已经具备；
   • 期待未来能看到更系统的“云边协同 + AI 推理 / 训练一体”的解决方案示例。

3. 加强与主流 GitOps / Workflow 项目的协同实践

   • 目前已经集成 FluxCD、Argo 等组件，后续可以在实践层给更多「最佳实践蓝图」，帮助企业快速落地。

4. 继续保持“工程实用主义”的社区氛围

   • 希望 Kurator 一直保持现在这种风格：敢于拥抱新技术，但不盲目追热点；
   • 多从真实用户场景中“抠需求”，少造“只好看不耐用”的轮子。

我们可以看到，一直在维护贡献：

八、给想参与 Kurator 社区的你：一封小小的公开信

如果你看到这里，说明你大概率符合下面其中一条：

• 你是云原生开发 / 运维 / 架构师，对多云多集群、云边一体有兴趣；
• 你刚好在准备 CSDN「Kurator·云原生实战派」征文，想找点灵感；
• 你已经在用 Kurator，只是还没迈出“贡献”的第一步。

那我想对你说的只有两句话：

1. 先大胆用起来，再勇敢提 Issue。

   • 不用一上来就写代码，先把你真实的使用体验、疑问、改进建议写清楚，这本身就是对社区非常重要的贡献；

2. 当你愿意写下第一笔 PR，你已经是这个分布式云原生故事的一部分了。

Kurator 不是一个只属于大厂的项目，它也非常需要来自一线开发者、运维工程师、架构师的声音。

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