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Hi，V2EXer 👋 作为资深“K8S YAML 工程师”(🐶)，不知道你们有没有遇到过 以下苦恼：
- 管理多个 Kubernetes 集群时，频繁切换 KubeConfig 让人感觉像是在进行一场永无止境的接力赛
- Kubernetes 集群就像是一个黑箱，有时候它只是一张 KubeConfig 证书，我们看不到它后面发生了什么
- 应用部署到了多个 Kubernetes 集群中，但看不到它的拓扑全貌
- 团队 / 公司拥有特定的业务领域模型，需要在现有业务系统与 Kubernetes 资源之间建立映射
- 用户难以全面了解所管理的 Kubernetes 集群的健康状况，以及它们是否具备足够的安全防护能力来抵御潜在的安全威胁
- ……
我们陆续使用过几款 Kubernetes 可视化工具，比如 Lens、k9s、kube-explorer、kubernetes dashboard 等，其中要么已经商业化、要么不支持私有化部署、要么太过简陋…… 总之 没有遇到一款满意的产品。
最近大模型的出现掀起了新的一波人工智能浪潮，和往年不同，这次 AI 技术真正走进了普通百姓的日常生活。连我的家人也开始用起了大模型，这让我相信我们正处于一个能够 重塑传统格局的历史性时刻。
于是我们想到 构建一个轻量化的、AI 赋能的船新 Kubernetes 可视化工具，解决上述问题。它应该具有以下特点：
- 使用AI 全面赋能Kubernetes
- 可以 识别潜在风险 ，并基于AI 提供解决方案
- 允许用户 自定义逻辑资源视图，适应不同公司 / 组织的领域模型，比如应用、环境等
- 以搜索为中心 ，提供多种 更加友好 的方式跨集群 定位资源，比如关键字、SQL、自然语言
- 提供 时间线、时光机 等功能，快速定位、排查问题
- 低心智负担 ，它是 只读的 、对用户集群 非侵入 的数据面，用户可以无负担的将它部署到私有集群
- 跨集群的 资源拓扑关系视图，提供资源的全局视角
我们将这个系统命名为 Karpor。总的来说，我们希望 Karpor 能够围绕着 🔍 搜索 、📊 洞察 和✨AI，击穿 Kubernetes 愈演愈烈的复杂性 ，这是我们的 价值主张：
目前我们基于这个理念构建了 Karpor 的初始版本，它已经具备以下基本功能：
- 针对 Kubernetes 优化的 搜索入口：
- 通过合规报告发现 潜在问题：
- 自定义 逻辑资源视图：
如果你对 Karpor 项目有任何想法和建议，都可以在 GitHub 上找到我们，共同建设 Karpor 社区，我们会让每位贡献者都出现在 README 和官网首页的 Contributors 板块中，我们希望这是一个社区驱动的项目！
如果你喜欢这个项目，也欢迎在 Github 上为我们点亮 🌟🌟🌟
Github 仓库：https://github.com/KusionStack/karpor
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