KubeVela 插件（addon）可以方便地扩展 KubeVela 的能力。正如我们所知，KubeVela 是一个微内核高度可扩展的平台，用户可以通过 模块定义（Definition）扩展 KubeVela 的系统能力，而 KubeVela 插件正是方便将这些自定义扩展及其依赖打包并分发的核心功能。不仅如此，KubeVela 社区的插件中心也在逐渐壮大，如今已经有超过 50 款插件，涵盖可观测性、微服务、FinOps、云资源、安全等大量场景功能。
这篇博客将会全方位介绍 KubeVela 插件的核心机制，教你如何编写一个自定义插件。在最后，我们将展示最终用户使用插件的体验，以及插件将如何融入到 KubeVela 平台，为用户提供一致的体验。
KubeVela 1.5 于近日正式发布。在该版本中为社区带来了更多的开箱即用的应用交付能力，包括新增系统可观测；新增Cloud Shell 终端，将 Vela CLI 搬到了浏览器；增强的金丝雀发布；优化多环境应用交付工作流等。进一步提升和打磨了 KubeVela 作为应用交付平台的高扩展性体验。另外，社区也正式开始推动项目提级到 CNCF Incubation 阶段，同时在多次社区会议中听取了多个社区标杆用户的实践分享，这也证明了社区的良性发展。项目的成熟度，采纳度皆取得了阶段性成绩。这非常感谢社区 200 多位开发者的贡献。
Helm 是云原生领域被广泛采用的客户端应用打包和部署工具，其简洁的设计和易用的体验得到了用户的认可并形成了自己的生态，到如今已有近万个应用使用 Helm Chart 的方式打包。Helm 的设计理念足够简洁，甚至可以归纳为以下两条：
这两条设计原则保证了 Helm 足够灵活，同时也足够简单，能够涵盖全部的 Kubernetes API，很好的解决了云原生应用一次性交付的场景。然而对于具备一定规模的企业而言，使用 Helm 做软件的持续交付就出现了不小的挑战。
Helm 设计之初就为了保证其简单易用，放弃了复杂的组件编排。所以在应用部署时，Helm 是一股脑将所有的资源交付到 Kubernetes 集群中，期望通过 Kubernetes 面向终态的自愈能力，自动化的解决应用的依赖和编排问题。这样的设计在首次部署时可能没有问题，然而对于具备一定规模的企业生产环境而言，就显得过于理想化了。
一方面，在应用升级时一股脑将资源全部更新很容易因为部分服务短暂的不可用造成整体的服务中断；另一方面，如果软件存在 BUG，也无法及时回滚，很容易将影响范围扩大，难以控制。在某些更严重的场景下，如存在生产环境部分配置被运维人工修改过，由于 Helm 一次性部署会将原有的修改全部覆盖，而 Helm 之前的版本与生产环境可能并不一致，导致回滚也无法恢复，形成更大面积的故障。
由此可见，当具备一定规模以后，软件在生产环境的灰度和回滚的能力极其重要，而 Helm 自身并不能保证足够的稳定性。
通常情况下，一个严谨的软件升级过程会遵从类似如下流程：大致分成三个阶段，第一阶段升级少量（如 20% ）的实例，并切换少量流量到新版本，完成这个阶段后先暂停升级。经过人工确认之后继续第二个阶段，升级更大比例（如 90% ）的实例和流量，再次暂停等待人工确认。最后阶段将全量升级到新版本并验证完毕，从而完成整个发布过程。如果升级期间发现包括业务指标在内的任何异常，例如 CPU或 memory 异常使用率升高或请求 500 日志过多等情况，可以快速回滚。
上面就是一个典型的金丝雀发布的场景，那么针对 Helm Chart 应用，我们该如何完成上面这个流程呢？业界的典型做法通常有如下两种：
这两个方案都很复杂，有不小的改造成本，尤其是当你的 Helm Chart 是第三方组件无法修改或自身不具备维护 Helm Chart 能力时，这些方法都是不可行的。即使真的去改造了，相比于原先简单的工作负载模式，也存在不小的稳定性风险。究其原因，还是在于 Helm 本身的定位只是一个包管理工具，设计时并不考虑灰度发布、也不针对工作负载做管理。
事实上，当我们跟社区的大量用户深入交流以后，我们发现大多数用户的应用并不复杂，类别都是诸如 Deployment、StatefulSet 这些经典的类型。所以，我们通过 KubeVela( http://kubevela.net/ ) 强大的插件机制，联合 OpenKruise （https://openkruise.io/）社区做了一款针对这些限定类型的金丝雀发布插件。这款插件帮助你不做任何迁移改造，轻松完成 Helm Chart 的灰度发布。不仅如此，如果你的 Helm Chart 比较复杂，你完全可以针对你的场景定制一个插件，获得同样的体验。
下面我们通过一个实际的例子（以 Deployment工作负载为例），手把手带你感受一下完整的流程。
$ curl -fsSl https://static.kubevela.net/script/install-velad.sh | bash
velad install
See this document for more installation details.
$ vela addon enable fluxcd
$ vela addon enable ingress-nginx
$ vela addon enable kruise-rollout
$ vela addon enable velaux
在这一步中，启动了以下几个插件：
$ vela port-forward addon-ingress-nginx -n vela-system
通过执行下面的命令，第一次发布 helm 应用。在这一步中，我们通过 vela 的 CLI 工具部署，如果你熟悉 Kubernetes，也可以通过 kubectl apply 部署，效果完全相同。
cat <<EOF | vela up -f -
apiVersion: core.oam.dev/v1beta1
kind: Application
metadata:
name: canary-demo
annotations:
app.oam.dev/publishVersion: v1
spec:
components:
- name: canary-demo
type: helm
properties:
repoType: "helm"
url: "https://wangyikewxgm.github.io/my-charts/"
chart: "canary-demo"
version: "1.0.0"
traits:
- type: kruise-rollout
properties:
canary:
# The first batch of Canary releases 20% Pods, and 20% traffic imported to the new version, require manual confirmation before subsequent releases are completed
steps:
- weight: 20
# The second batch of Canary releases 90% Pods, and 90% traffic imported to the new version.
- weight: 90
trafficRoutings:
- type: nginx
EOF
在上面的例子中，我们声明了一个名为 canary-demo 的应用，其中包含一个 helm 类型的组件（KubeVela 也支持其他类型的组件部署），在组件的参数中包含 chart 的地址以及版本等信息。
另外，我们还为这个组件声明了 kruise-rollout 的运维特征，这个就是 kruise-rollout 这个插件安装后具备的能力。其中可以指定 helm 的升级策略，第一个阶段先升级 20% 的实例和流量，经过人工确认之后再升级90%，最后全量升到最新的版本。
需要注意的是，为了演示效果直观（体现版本变化），我们专门准备了一个 chart 。该 helm chart 的主体包含一个 Deployment 和 Ingress 对象，这是 helm chart 制作时最通用的场景。如果你的 helm chart 同样具备上述的资源，也一样可以通过这个例子进行金丝雀的发布。
部署成功之后，我们通过下面的命令访问你集群内的网关地址，将会看到下面的效果：
$ curl -H "Host: canary-demo.com" http://localhost:8080/version
Demo: V1
另外，通过 VelaUX 的资源拓扑页面，我们可以看到五个 V1 版本的实例已经全部就绪。
应用下面的这个 yaml ，来升级你的应用。
cat <<EOF | vela up -f -
apiVersion: core.oam.dev/v1beta1
kind: Application
metadata:
name: canary-demo
annotations:
app.oam.dev/publishVersion: v2
spec:
components:
- name: canary-demo
type: helm
properties:
repoType: "helm"
url: "https://wangyikewxgm.github.io/my-charts/"
chart: "canary-demo"
# Upgade to version 2.0.0
version: "2.0.0"
traits:
- type: kruise-rollout
properties:
canary:
# The first batch of Canary releases 20% Pods, and 20% traffic imported to the new version, require manual confirmation before subsequent releases are completed
steps:
- weight: 20
# The second batch of Canary releases 90% Pods, and 90% traffic imported to the new version.
- weight: 90
trafficRoutings:
- type: nginx
EOF
我们注意到新的 application 和首次部署的相比仅有两处改动：
一段时间之后，我们会发现升级过程停在了我们上面定义的第一个批次，也就是只升级 20% 的实例和流量。这个时候多次执行上面访问网关的命令，你会发现 Demo: v1和 Demo: v2交替出现，并且有差不多 20% 的概率得到 Demo: v2的结果。
$ curl -H "Host: canary-demo.com" http://localhost:8080/version
Demo: V2
再次查看应用的资源的拓扑状态，会看到由 kruise-rollout trait 创建出来的 rolloutCR 为我们创建了一个新版本的实例，而之前工作负载创建出来的5个旧版本的实例并没有发生变化。
接下来，我们通过 vela 的 CLI 执行下面的命令，通过人工审核恢复继续升级：
$ vela workflow resume canary-demo
一段时间之后，通过资源拓扑图，我们看到五个新版本的实例被创建出来了。这个时候我们再次访问网关，会发现出现 Demo：v2 的概率大幅增加，接近于90%。
通常在一个真实场景中的发布中，经常会有经过人工审核之后，发现新版本应用的状态异常，需要终止当前的升级，快速将应用回退到升级开始前的版本。
我们就可以执行下面的命令，先暂停当前的发布工作流：
$ vela workflow suspend canary-demo
Rollout default/canary-demo in cluster suspended.
Successfully suspend workflow: canary-demo
紧接着回滚到发布之前的版本，也就是 V1 ：
$ vela workflow rollback canary-demo
Application spec rollback successfully.
Application status rollback successfully.
Rollout default/canary-demo in cluster rollback.
Successfully rollback rolloutApplication outdated revision cleaned up.
这个时候，我们再次访问网关，会发现所有的请求结果又回到了 V1 的状态。
$ curl -H "Host: canary-demo.com" http://localhost:8080/version
Demo: V1
这时候，通过资源拓扑图，我们可以看到，金丝雀版本的实例也全部被删除了，并且从始至终，v1 的五个实例，作为稳定版本的实例，一直没有发生任何变化。
如果你将上面的回滚操作改为恢复继续升级，将会继续执行后续的升级过程，完成全量发布。
上述 demo 的完整操作过程请参考 文档 。
如果你希望直接使用原生的 k8s 资源实现上面过程可以参考 文档 。另外，除了 Deployment ，kruise-rollout 插件还支持了 StatefulSet 和 OpenKruise 的 CloneSet ，如果你的 chart 中的工作负载类型是以上三种都可以通过上面的例子实现金丝雀发布。
相信你也看注意到，上面的例子我们给出的是基于 nginx-Ingress-controller 的七层流量切分方案，另外我们也支持了 Kubernetes Gateway 的 API 从而能够支持更多的网关类型和四层的流量切分方案。
首次部署完成后，kruise rollout 插件（以下简称 rollout）会监听 Helm Chart部署的资源，在我们的例子中就是 deployment， service 和 ingress ，还支持 StatefulSet 以及 OpenKruise Cloneset。rollout 会接管这个 deployment 后续的升级动作。
在进行升级时，新版本的 Helm 部署首先生效，会将 deployment 的镜像更新为 v2，然而这个时候 deployment 的升级过程会被 rollout 从 controller-manager 手中接管，使得 deployment 下面的 Pod 不会被升级。于此同时，rollout 会复制一个金丝雀版本的 deployment，镜像的 tag 为 v2，并创建一个 service 筛选到它下面的实例，和一个指向这个 service 的 ingress ，最后通过设置 ingress 相对应的 annotation，让这个 ingress 承接金丝雀版本的流量，具体可以参考 文档 ，从而实现流量切分。
在通过所有的人工确认步骤之后，完成全量发布时，rollout 会把稳定版本的 deployment 升级控制权交还给 controller-manager ，届时稳定版本的实例会陆续升级到新版本，当稳定版本的实例全部就绪之后，才会陆续销毁金丝雀版本的 deployment，service 和 ingress，从而保证了整个过程中请求流量不会因为打到没有就绪的实例上，导致请求异常，做到无损的金丝雀发布。
之后我们还将在以下方面持续迭代，支持更多的场景并带来更加稳定可靠的升级体验：
前文已经提到，KubeVela 支持 Helm 做金丝雀发布的流程完全是通过 插件（Addon）体系实现的，fluxcd addon 助我们通过部署和管理 helm chart 的生命周期。kruise-rollout addon 帮助我们实现 workload 的实例升级以及在升级过程中流量的切换。通过组合两个 addon 的方式，实现了对于 helm 应用的全生命周期的管理和金丝雀升级，不需要对你的 Helm Chart 做任何改动。你也可以针对你的场景 编写插件 ，完成更特殊的场景或流程。
基于 KubeVela 强大的可扩展能力，你不仅可以灵活地组合这些 addon，你还可以保持上层应用不做任何变动的情况下，根据不同的平台或环境动态替换底层的能力实现。例如，如果你更希望采用 argocd 不是 fluxcd 实现对于 helm 应用的部署，你就可以通过启用 argocd 的 addon 实现相同的功能，上层的 helm 应用不需要做任何改变或迁移。
现在 KubeVela 社区已经提供了数十个 addon ，可以能够帮助平台扩展 可观测性，gitOps，finOps ，rollout 等各方面的能力。
Addon 的仓库地址是：https://github.com/kubevela/catalog ，如果你对 addon 感兴趣的话，也非常欢迎为这个仓库提交你的自定义插件，为社区贡献新的生态能力！
你可能已经从这篇博客 中了解到，我们可以通过 terraform 插件使用 vela 来管理云资源（如 s3 bucket、AWS EIP 等）。 我们可以创建一个包含一些云资源组件的应用，这个应用会生成这些云资源，然后我们可以使用 vela 来管理它们。
有时我们已经有一些 Terraform 云资源，这些资源可能由 Terraform 二进制程序或其他程序创建和管理。 为了获得 使用 KubeVela 管理云资源的好处 或者只是在管理云资源的方式上保持一致性，我们可能希望将这些现有的 Terraform 云资源导入 KubeVela 并使用 vela 进行管理。如果我们只是创建一个描述这些云资源的应用，这些云资源将被重新创建并可能导致错误。 为了解决这个问题，我们制作了 一个简单的 backup_restore 工具。 本博客将向你展示如何使用 backup_restore 工具将现有的 Terraform 云资源导入 KubeVela。
Helm Charts 如今已是一种非常流行的软件打包方式，在其应用市场中你可以找到接近一万款适用于云原生环境的软件。然后在如今的混合云多集群环境中，业务越来越依赖部署到不同的集群、不同的环境、同时指定不同的配置。再这样的环境下，单纯依赖 Helm 工具可能无法做到灵活的部署和交付。
在本文中，我们将介绍如何通过 KubeVela 解决多集群环境下 Helm Chart 的部署问题。如果你手里没有多集群也不要紧，我们将介绍一种仅依赖于 Docker 或者 Linux 系统的轻量级部署方式，可以让你轻松的体验多集群功能。当然，KubeVela 也完全具备单集群的 Helm Chart 交付能力。
如果您正在寻找将 Terraform 生态系统与 Kubernetes 世界粘合在一起的东西，那么恭喜！你在这个博客中得到了你想要的答案。
随着各大云厂商产品版图的扩大，基础计算设施，中间件服务，大数据/AI 服务，应用运维管理服务等都可以直接被企业和开发者拿来即用。我们注意到也有不少企业基于不同云厂商的服务作为基础来建设自己的企业基础设施中台。为了更高效，统一的管理云服务，IaC 思想近年来盛行，其中 Terrafrom 更是成功得到了几乎所有的云厂商的采纳和支持。以 Terrafrom 模型为核心的云服务 IaC 生态已经形成。然而在 Kubernetes 大行其道的今天，IaC 被冠以更广大的想象空间，Terraform IaC 能力和生态成果如果融入 Kubernetes 世界，我们认为这是一种强强联合。
KubeVela 是一个现代化的软件交付控制平面，目标是让应用的部署和运维在如今的混合多云环境下更简单、敏捷、可靠。自 1.1 版本发布以来，KubeVela 架构上天然打通了企业面向混合多云环境的交付难题，且围绕 OAM 模型提供了充分的可扩展性，赢得了大量企业开发者的喜爱，这也使得 KubeVela 的迭代速度不断加快。
1.2 版本我们发布了开箱即用的可视化控制台，终端用户可以通过界面发布和管理多样化的工作负载；1.3 版本 的发布则完善了以 OAM 模型为核心的扩展体系，提供了丰富的插件功能，并给用户提供了包括 LDAP 权限认证在内的大量企业级功能，同时为企业集成提供了巨大的便利。至今为止，你已经可以在 KubeVela 社区的插件中心里获得 30 多种插件，其中不仅包含了 argocd、istio、traefik 这样的 CNCF 知名项目，更有 flink、mysql 等数据库中间件，以及上百种不同云厂商资源可供直接使用。
在这次发布的 1.4 版本中，我们围绕让应用交付更安全、上手更简单、过程更透明三个核心，加入了包括多集群权限认证和授权、复杂资源拓扑展示、一键安装控制平面等核心功能，全面加固了多租户场景下的交付安全性，提升了应用开发和交付的一致性体验，也让应用交付过程更加透明化。
在应用交付中另一个很大的诉求是对资源交付流程的透明化管理，比如社区里很多用户喜欢使用 Helm Chart ，把一大堆复杂的 YAML 打包在一起，但是一旦部署出现问题，如底层存储未正常提供、关联资源未正常创建、底层配置不正确等，即使是一个很小的问题也会因为整体黑盒化而难以排查。尤其是在现代混合的多集群混合环境下，资源类型众多、错综复杂，如何从中获取到有效信息并解决问题是一个非常大的难题。
本篇博客将介绍如何使用 CUE 和 KubeVela 构建自己的抽象 API，以降低 Kubernetes 资源的复杂性。 作为平台构建者，你可以动态定制抽象，根据需求为你的开发者构建一条由浅入深的路径，适应越来越多的不同场景，满足公司长期业务发展的迭代需求。
得益于 KubeVela 社区上百位开发者的参与和 30 多位核心贡献者的 500 多次代码提交， KubeVela 1.3 版本正式发布。相较于三个月前发布的 v1.2 版本，新版本在 OAM 核心引擎（Vela Core），可视化应用交付平台 (VelaUX) 和社区插件生态这三方面都给出了大量新特性。这些特性的诞生均源自于阿里巴巴、LINE、招商银行、爱奇艺等社区用户大量的深度实践，最终贡献到 KubeVela 项目中，形成大家可以开箱即用的功能。
