在这篇文章中，我们将深入探讨 Azure Red Hat OpenShift (ARO) 在 2026 年技术版图中的核心地位。OpenShift 早已不仅仅是一个让在生产环境中使用 Kubernetes 运行容器变得更加简单的平台；它已经演变成了一个集成了 AI 驱动运维、智能安全防护和无服务器架构的综合性操作系统。它简化了集群管理工作，涵盖了镜像仓库、存储、网络和监控工具等任务，同时，它还集成了中间件、数据库和 CI/CD 工具，助力我们构建基于容器的应用程序。
从本质上讲，OpenShift 是 Kubernetes 的一个稳健且完全合规的版本，并辅以大量的错误修复、安全措施和性能增强。它与各种技术紧密集成，让 IT 团队的运维工作变得轻松，也让应用程序团队能更高效地执行任务。特别是到了 2026 年，我们看到 ARO 已经成为运行“AI 原生”应用的首选底座。
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什么是 ARO (Azure Red Hat OpenShift)？
Azure Red Hat OpenShift (ARO) 是由 Microsoft 和 Red Hat 联合工程打造并管理的服务，旨在 Azure 上提供完全托管的 Red Hat OpenShift 集群。ARO 利用 Azure 的强大功能，为我们提供了一个灵活、自助式的平台，用于在托管的 OpenShift 集群上部署和开发应用程序。这让我们能够专注于应用程序的开发，而由 Microsoft 和 Red Hat 负责集群节点的补丁更新、升级和监控工作。
在我们最近的一个大型金融科技项目中，我们面临的最大挑战不是编写代码，而是如何维护一个高可用的 K8s 集群。通过迁移到 ARO，我们将运维开销降低了约 60%。ARO 提供了用于应用程序构建、容器管理、部署、扩展和健康监控的预集成工具。此外，它还支持与我们现有的 CI/CD 和应用程序性能管理解决方案集成。简而言之，ARO 在简化 OpenShift 集群部署和管理的同时，还提供了来自 Red Hat 和 Microsoft 的协作支持体验。
ARO (Azure Red Hat OpenShift) 的核心特性
- 全托管服务： ARO 是一项全托管服务，这意味着我们不需要直接操作任何虚拟机，也无需手动打补丁。Red Hat 和 Microsoft 会代表我们为主节点、基础架构节点和应用程序节点进行补丁修复、更新和监控。这大大简化了管理 OpenShift 集群的运维工作，让我们可以专注于业务逻辑的实现。
- 与 Azure 服务集成： ARO 与 Azure 服务无缝集成。当我们使用 ARO 时，OpenShift 集群会部署到我们的 Azure 订阅中，其使用情况会包含在我们的 Azure 账单中。这种集成允许我们利用 Azure 的生态系统和功能，例如利用 Azure GPU 资源来加速我们的 AI 模型推理。
- 内置解决方案： ARO 为我们提供了灵活性，我们可以选择自己的工具和解决方案用于仓库、网络、存储和 CI/CD，也可以选择使用内置的解决方案。内置解决方案包括自动化源代码管理、容器和应用程序构建、部署、扩展和健康管理等功能。
- 集成登录体验： ARO 提供了集成登录体验，使用户更容易访问和管理其 OpenShift 集群。用户可以使用其现有的 Azure 凭据进行身份验证，从而增强了安全性和易用性。
2026 视角：AI 原生开发与 ARO 的深度融合
让我们思考一下这个场景：在 2026 年，开发不再是单纯的编写代码，而是与 AI 的协作。这就是我们所说的 “Vibe Coding”（氛围编程）。在 ARO 环境中，我们可以利用 OpenShift AI (RHOAI) 组件，将大语言模型 (LLM) 直接嵌入到我们的开发流水线中。
1. 从 Cursor 到 ARO：现代化的部署工作流
假设你正在使用 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI IDE 进行开发。你不再需要手动编写复杂的 YAML 文件来定义 Deployment。你可以直接通过自然语言与 IDE 交互：“帮我部署一个 Node.js 应用到 ARO，并启用自动扩缩容。” AI 会生成必要的 Helm Chart 或 OpenShift Template。
你可能会遇到这样的情况：生成的模板在本地运行良好，但在 ARO 上因为安全上下文 (SCC) 而启动失败。
我们可以通过以下方式解决这个问题：利用 ARO 的 Dev Spaces 功能。我们可以在云端预置一个完全一致的开发环境，直接在集群内部进行调试。这消除了“在我机器上能跑”的经典借口。
让我们来看一个实际的例子，展示一个现代化的 DeploymentConfig 配置，它融合了 2026 年常见的健康检查和资源限制最佳实践：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: ai-api-service
namespace: production
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: ai-api
template:
metadata:
labels:
app: ai-api
version: v2.6.0 # 语义化版本控制
spec:
serviceAccountName: ai-api-sa
containers:
- name: ai-api
image: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/production/ai-api:latest
ports:
- containerPort: 8080
protocol: TCP
# 2026年最佳实践：不仅检查HTTP，还要检查模型加载状态
livenessProbe:
httpGet:
path: /health/live
port: 8080
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
readinessProbe:
httpGet:
path: /health/ready
port: 8080
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5
resources:
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "250m"
env:
- name: LOG_LEVEL
value: "info"
volumeMounts:
- name: config-volume
mountPath: /etc/config
volumes:
- name: config-volume
configMap:
name: ai-api-config
在这段代码中，我们不仅定义了基本的应用部署，还特别注意了 INLINECODE9b849609 和 INLINECODE5b52b6de 的配置。在我们的生产经验中，精确的健康检查是防止服务抖动的关键。如果 /health/ready 接口返回 503（例如模型尚未加载完成），Kubernetes 流量就不会发送到该 Pod，从而保证了用户体验的稳定性。
智能运维：利用 Agentic AI 修复集群故障
在 2026 年，仅仅监控报警已经不够了。我们需要的是自愈系统。ARO 现在支持集成 Agentic AI 代理，这些代理被授予了有限的、受 RBAC 严格控制的权限（例如 cluster-admin 的只读视图或特定的编辑权限）。
真实场景分析：假设我们的某个微服务出现了内存泄漏，导致节点压力过大。
传统做法：开发人员收到 PagerDuty 警报 -> 登录 Azure Portal -> 查看 Grafana 面板 -> SSH 进 Pod -> 分析日志 -> 重启 Pod。
2026 年 ARO 做法：
- Prometheus Alertmanager 触发告警。
- 部署在 ARO 上的“运维 Agent”接收告警。
- Agent 自动查询 OpenShift API 获取 Pod 状态。
- Agent 分析日志，识别出 OOMKill 模式。
- Agent 自动执行
oc rollout restart deployment/buggy-service，并创建一个 Jira 工单记录此事件。
让我们思考一下这个场景：如果 Agent 误判了怎么办？这就是为什么我们需要“人在回路”机制。Agent 在执行重启前，会在我们的 Slack 频道发一条消息：“检测到服务 A 内存异常，建议重启，是否批准？”我们点击“是”，操作才会执行。这大大降低了夜间值班的心理负担。
Serverless 与边缘计算：在 ARO 上实现无服务器架构
随着 Serverless 和 边缘计算 的兴起，ARO 也通过 OpenShift Serverless (基于 Knative) 提供了强大的支持。在这种模式下，我们不需要一直运行 Pod 来监听请求。
真实场景分析：假设我们有一个图像处理服务，用户上传照片后需要调用 AI 模型进行标注。这个请求是间歇性的，可能一小时只有几次。如果我们一直运行 10 个 Pod，那是极大的资源浪费。
使用 Knative Serving，我们可以配置应用为“缩放到零”。当有流量进来时，它会在毫秒级时间内自动扩容。
以下是一个 Knative Service 的示例配置，展示了如何定义一个基于 Red Hat UBI (Universal Base Image) 的无服务器应用：
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: image-processor-ai
namespace: serverless-apps
annotations:
# 使用 oc 命令行工具部署时更易于管理
openshift.io/display-name: "Image Processor AI"
spec:
template:
metadata:
annotations:
# 自动扩缩容配置：每个容器最多并发 10 个请求
autoscaling.knative.dev/target: "10"
# 容许缩容到 0（节省成本）
autoscaling.knative.dev/minScale: "0"
autoscaling.knative.dev/maxScale: "100" # 应对突发流量
spec:
containers:
- image: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/serverless-apps/image-processor:latest
env:
- name: MODEL_ENDPOINT
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: ai-model-config
key: endpoint
resources:
limits:
memory: "1Gi"
cpu: "1000m"
性能优化策略与对比：
- 传统 Deployment: 常驻内存，响应时间极低（< 5ms），但成本恒定，闲置率高。
- Knative Serverless: 冷启动时间通常在 100ms – 500ms 之间（取决于镜像大小），但成本几乎为 0（当无请求时）。
在我们的实践中，对于低流量的内部工具，我们选择 Serverless；对于面向用户的高并发 API，我们选择传统的 Deployment。这种混合策略是 2026 年的主流选择。
安全左移与 DevSecOps：在 ARO 中构建安全防线
随着供应链攻击（如 Log4j）的频发，安全左移 已不再是口号，而是必须执行的标准。ARO 与 Azure Security Center 和 Red Hat Advanced Cluster Security (RHSAC/ACS) 集成，为我们提供了全链路的安全扫描。
常见陷阱：很多开发者认为 INLINECODEce7fc78b 标签很方便。但在生产环境中，这是一个巨大的隐患。你无法确定 INLINECODE25de9318 具体对应哪个版本的代码，这使得回滚变得极其困难。
最佳实践建议：
- 不可变标签：始终使用 Git Commit Hash 或 Semantic Version 作为镜像标签。
- 签名镜像：使用 Sigstore 对我们的镜像进行签名，确保镜像在传输过程中未被篡改。
让我们思考一下这个场景：你试图部署一个包含已知漏洞 (CVE) 的镜像。在 ARO 中，我们可以配置 Admission Controller (准入控制器) 来拦截这次部署。以下是一个如何使用 oc 命令行工具检查镜像签名的示例操作，这展示了我们如何验证安全性：
# 1. 首先确认我们已登录到正确的 OpenShift 集群
oc login
# 2. 检查当前部署的镜像签名状态（需要安装 openshift-gitops-operator 或相关工具）
# 这里模拟一个检查镜像清单的命令
oc get imagestreamtag python:3.9 -n myproject -o jsonpath=‘{.status.dockerImageReference}‘
# 3. 在 CI/CD 流水线中，我们可以强制执行安全策略扫描
# 假设我们使用一个名为 ‘image-scanner‘ 的 Job 模板
# 这个 Job 会扫描指定的镜像并生成报告
oc apply -f - <<EOF
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: security-scan-$(date +%s)
spec:
template:
spec:
containers:
- name: scanner
image: quay.io/redhat-appstudio/image-scanner:2026-latest
command: ["/scan", "image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/myproject/my-app:build-123"]
restartPolicy: Never
EOF
通过这种方式，我们将安全检查集成到了构建过程的早期。如果扫描失败，Pipeline 就会终止，从而阻止有漏洞的代码进入生产环境。
如何使用 ARO (Azure Red Hat OpenShift)？
虽然上述我们讨论了高级特性，但基础部署依然是第一步。以下是 2026 年视角下的部署流程优化：
#### 步骤 1：完成“创建 Azure Red Hat OpenShift 集群”教程：
要开始使用 ARO，请遵循 Microsoft 和 Red Hat 提供的“创建 Azure Red Hat OpenShift 集群”教程。与过去不同，现在的 ARO 创建向导支持 IaC (Infrastructure as Code) 导出。我们可以直接将我们在 Azure Portal 中配置的参数导出为 Terraform 代码，这对于我们后续维护多个环境（Dev/Stage/Prod）至关重要。
在此设置过程中，我们通常需要执行以下任务：
- 设置用户： 通过 Azure AD 集成配置 OpenShift 集群的用户访问权限和权限。
- 设置项目： 创建项目（Namespace）以在集群内组织和管理我们的应用程序及资源，并配置 NetworkPolicy 隔离。
- 配额： 定义资源配额（ResourceQuota），以限制项目中应用程序可以消耗的 CPU、内存和其他资源的数量，防止“吵闹邻居”效应。
- 检查集群容量： 使用 Prometheus 和 Grafana（ARO 内置）了解集群的可用资源、容量和利用率。
- 监控部署： 使用 OpenShift Web 控制台中的管理员视角来监控应用程序的部署和健康状况。
要创建集群，首先访问 Azure 门户。
步骤 2 ： 然后在搜索栏中搜索 Red Hat OpenShift，并点击 Azure Red Hat OpenShift Clusters。在 2026 年的界面中，我们还会看到一个 "AI Accelerated" 的复选框，这允许我们预配置 GPU 节点池。
!Azure Redhat openshift clusters
步骤 3： 然后在打开的窗口中，点击创建 azure red hat OpenShift 集群。
步骤 4： 系统可能会提示订阅未注册，请点击提供的链接进行注册。同时，确保你的 Azure 账户具有足够的权限来创建这些资源。
总结与展望
Azure Red Hat OpenShift 不仅仅是一个容器平台，它是连接传统应用与未来 AI 智体的桥梁。通过结合 ARO 的稳定性与 2026 年最新的 AI 开发工具链（如 Cursor, GitHub Copilot），我们能够以前所未有的速度构建安全、可扩展的应用程序。
在我们最近的项目中，利用 ARO 的混合节点能力（同时支持 CPU 和 GPU），我们成功地将传统微服务与 AI 推理引擎部署在同一个集群中，并通过 Service Mesh（服务网格）进行流量治理。这极大地简化了架构复杂度。
希望这篇文章能帮助你更好地理解如何在 2026 年利用 ARO 来提升你的开发效率。如果你有任何疑问，或者想分享你在使用 ARO 过程中的经验，欢迎随时与我们交流。让我们一起探索云原生技术的无限可能。