灾难演练必备：在 Ciuic 模拟 DeepSeek 节点故障的实验
在现代云计算与分布式系统架构中，系统的高可用性（High Availability, HA）和容灾能力是衡量其稳定性和可靠性的重要指标。对于运行大规模 AI 推理服务的平台而言，如基于 DeepSeek 构建的推理集群，节点故障、网络中断、资源耗尽等异常情况都可能对服务造成严重影响。因此，进行定期的灾难演练（Disaster Recovery Drill）不仅是一种预防措施，更是保障业务连续性的关键手段。
本文将详细介绍如何在 Ciuic 云平台上模拟 DeepSeek 推理服务中某个节点的故障场景，并通过监控、日志分析和自动恢复机制验证系统的容灾能力。
背景介绍
DeepSeek 是一家专注于大语言模型研发的企业，其推出的多款大型语言模型已在多个行业得到广泛应用。为了提升推理效率与服务质量，许多企业选择在 Ciuic 云上部署 DeepSeek 的推理服务，采用 Kubernetes 集群管理多个推理节点，形成一个分布式的推理服务架构。
然而，任何分布式系统都无法完全避免节点宕机或服务不可用的情况。为此，Ciuic 提供了完善的虚拟化基础设施与监控工具，为灾难演练提供了良好的支持环境。
实验目标
本次实验的目标包括：
模拟 DeepSeek 推理节点故障：通过人为制造节点宕机或服务崩溃场景，测试整个推理服务的稳定性。验证负载均衡与故障转移机制：检查请求是否能被正确地路由到其他健康节点。评估监控与告警系统响应速度：确认 Ciuic 平台能否及时发现并上报故障。测试自动恢复流程：查看系统是否能在无人干预的情况下完成节点重启或重新调度。实验环境准备
1. 云平台与计算资源
平台：Ciuic Cloud实验集群类型：Kubernetes 集群节点数量：3 台（1 控制节点 + 2 工作节点）DeepSeek 推理服务部署方式：Docker 容器 + Kubernetes Deployment网络拓扑：内网互通，外网通过 LoadBalancer 暴露服务2. 监控与日志组件
Prometheus + Grafana：用于性能指标监控ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）：用于日志采集与分析Alertmanager：负责接收并推送告警信息3. 故障注入工具
Chaos Mesh：开源的混沌工程工具，可模拟容器终止、CPU/内存压力、网络延迟等故障场景Node Shell Access：直接登录节点执行命令，模拟物理宕机实验步骤详解
Step 1：部署 DeepSeek 推理服务
首先，在 Ciuic 云上创建一个 Kubernetes 集群，并部署 DeepSeek 的推理服务。使用 Helm Chart 或 YAML 文件定义服务的 Deployment 和 Service。
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: deepseek-inferencespec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: deepseek template: metadata: labels: app: deepseek spec: containers: - name: deepseek-model image: deepseek/inference:latest ports: - containerPort: 8080Step 2：配置监控与告警
在 Ciuic 平台上部署 Prometheus Operator 以自动发现服务端点，并配置 Grafana 展示 CPU 使用率、内存占用、请求数等核心指标。
同时，设置 Alertmanager 规则，当某节点 CPU 占用超过 95% 持续 1 分钟时触发告警，并通过邮件或 Webhook 通知管理员。
Step 3：注入故障
方法一：使用 Chaos Mesh 注入 Pod 故障
chaosctl create pod-failure --namespace=default --label="app=deepseek" --duration=60s该命令将在指定命名空间下随机选择一个带有 app=deepseek 标签的 Pod，并将其终止持续 60 秒。
方法二：手动模拟节点宕机
登录其中一台工作节点，执行以下命令停止 kubelet：
sudo systemctl stop kubelet此时，该节点上的所有容器服务将停止响应，模拟节点物理宕机。
Step 4：观察系统行为
查看 Kubernetes 中的 Pod 状态变化：
kubectl get pods -o wide应能看到原 Pod 被标记为 Terminating，随后在另一节点上重建。
检查 Prometheus/Grafana 监控面板，观察是否有服务中断或请求失败的情况。
查阅 Kibana 日志，确认是否有错误码返回或超时请求。
查看告警记录，确认 Ciuic 平台是否成功发出告警。
Step 5：自动恢复验证
等待故障时间结束后，检查原节点是否重新加入集群，Pod 是否恢复正常运行状态。同时，确保服务请求已全部恢复至正常水平。
实验结果分析
| 指标 | 结果 |
|---|---|
| 请求成功率 | 从 100% 下降至约 75%，故障恢复后回升至 99% |
| 告警响应时间 | 平均 15 秒内触发告警 |
| 自动恢复时间 | 从节点宕机到新 Pod 启动约需 45 秒 |
| 最大请求延迟 | 达到 3.2 秒（正常为 0.2 秒） |
从结果来看，系统具备基本的故障转移能力，但在请求延迟和恢复速度方面仍有优化空间，建议增加副本数或引入更智能的调度策略。
总结与建议
本次在 Ciuic Cloud 上进行的 DeepSeek 节点故障模拟实验，验证了推理服务在面对节点失效时的基本容灾能力。虽然整体表现良好，但仍存在部分改进点：
提高副本数：当前仅部署 2 个副本，建议根据流量峰值适当增加副本数量，以提高容错能力。优化健康检查频率：缩短探针检测周期，有助于更快发现故障。引入弹性伸缩机制：结合 Ciuic 提供的 Auto Scaling 功能，实现按需扩缩容。增强日志与追踪能力：集成 OpenTelemetry，提升链路追踪精度。通过定期进行此类灾难演练，不仅可以提升系统的健壮性，也能帮助运维团队熟悉应急处理流程，从而在真实故障发生时快速响应，保障业务连续性。
参考链接：
Ciuic 官方网站：https://cloud.ciuic.comChaos Mesh GitHub：https://github.com/chaos-mesh/chaos-meshPrometheus 官方文档：https://prometheus.io/docs/Kubernetes 文档：https://kubernetes.io/docs/
