1. 项目背景与目标：理解多租户场景下vLLM服务隔离的必要性
大家好，我是你们这门课的老朋友。今天咱们聊聊一个很现实的问题——多租户场景下，vLLM服务为什么要做隔离？
先说说我自己的经历。去年我在一家AI公司做推理平台，团队同时服务好几个业务线：有做智能客服的，有做代码助手的，还有做内容生成的。一开始大家共用一套GPU集群，结果呢？
- 客服那边流量一上来，代码助手的响应时间直接飙到10秒
- 内容生成那边跑个长文本推理，把显存吃光，其他服务全挂了
- 最要命的是，有一次一个测试脚本写了个死循环，把整个集群的推理服务都拖垮了
嗯，说白了就是“一个租户搞事情，全平台跟着遭殃”。你想想看，这要是生产环境，老板不得把我叫去喝茶？
1.1 为什么需要Namespace隔离？
Kubernetes里的Namespace，说白了就是一个虚拟集群。它能把一个物理集群切分成多个逻辑上独立的“小集群”。每个Namespace里的资源、服务、网络都是隔离的。
我个人习惯，在部署vLLM这类推理服务时，每个租户一个Namespace。这样做有几个好处：
- 资源隔离：每个Namespace可以设置ResourceQuota，限制CPU、内存、GPU的使用量。一个租户吃再多，也不会影响别人。
- 网络隔离：通过NetworkPolicy，可以控制哪些Pod能互相通信。比如客服的推理服务，只能被客服的后端调用，代码助手的服务同理。
- 权限隔离：用RBAC控制，每个租户只能操作自己的Namespace。我曾经见过一个团队，因为权限没隔离，测试环境的人误删了生产环境的Deployment……那叫一个惨。
- 运维隔离：日志、监控、告警都可以按Namespace分开。排查问题的时候，不用在一堆Pod里大海捞针。
核心观点：Namespace隔离不是“锦上添花”，而是多租户场景下的刚需。没有隔离，你就是在赌——赌每个租户都规规矩矩，赌不会出任何意外。但现实是，意外总会来。
1.2 vLLM服务的特殊性
vLLM是个好东西，它用PagedAttention等技术，把大模型推理的吞吐量提上去了。但正因为它是显存密集型服务，隔离问题就更突出。
我记得有一次，一个租户部署了一个70B的模型，显存占用直接拉满。另一个租户的7B模型，明明只需要4GB显存，结果因为GPU被占满，一直Pending。你说冤不冤？
所以，vLLM服务的隔离，核心要解决两个问题：
- 显存隔离：每个vLLM实例能用的显存上限要可控。不能一个模型把整张卡吃了。
- GPU资源隔离：通过K8s的Device Plugin，可以控制每个Pod绑定哪张GPU卡。配合Namespace的ResourceQuota，就能做到“每个租户固定几张卡”。
小技巧：我建议在部署vLLM时，显式设置--gpu-memory-utilization参数，比如0.8。这样即使模型推理有波动，也不会把显存撑爆。我曾经因为没设这个参数，导致一个推理Pod OOM，然后被K8s反复重启……那场面，不忍直视。
1.3 课程最终目标
好，说了这么多背景，咱们这门课到底要干什么？
一句话概括：在K8s中，通过Namespace隔离，部署多个vLLM推理服务，让它们互不干扰、各自安好。
具体来说，我们会做这几件事：
- 搭建一个多租户的K8s集群（当然，我会用minikube或者kind，方便大家本地实验）
- 为每个租户创建独立的Namespace，并配置ResourceQuota和LimitRange
- 在每个Namespace中部署vLLM推理服务，并配置GPU资源绑定
- 通过Service和Ingress，让每个租户的推理服务只能被自己的客户端访问
- 最后，我们会做压力测试，验证隔离效果——看看一个租户的流量高峰，会不会影响另一个租户
注意：这门课不是讲vLLM怎么用的，也不是讲K8s基础操作的。我假设你已经知道怎么用kubectl，知道Pod、Service、Deployment是什么。如果你还不熟，建议先补一下K8s基础。
1.4 整体架构图
下面这张图，是我画的本课程核心架构。你可以看到，每个租户（Tenant A、Tenant B）都有自己的Namespace，里面跑着独立的vLLM推理服务。它们共享同一个K8s集群，但资源、网络、权限都是隔离的。
1.5 你将从这门课学到什么？
学完这一章，你应该能回答这几个问题：
- 为什么多租户场景下，vLLM服务必须做隔离？
- K8s的Namespace能提供哪些隔离能力？
- vLLM服务的隔离，和普通Web服务的隔离有什么不同？
- 我们这门课最终要交付什么？
嗯，说白了，这一章就是“为什么要做”。后面的章节，咱们会一步步教你怎么做。准备好了吗？咱们下一章见。
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