今年 3 月，KubeSphere 啓動了首屆擴展組件開發者訓練營，吸引了 60 名開發者報名。經過一個半月的密集培訓和實戰演練，這些開發者成功打造了五款創新的擴展組件，現已全部上架至 KubeSphere Marketplace，歡迎大家前來體驗、多多交流互動。
Volcano
Volcano 是 CNCF 下首個也是唯一的基於 Kubernetes 的容器批量計算平臺，主要用於高性能計算場景。
Volcano 是一個用於高性能工作負載場景下基於 Kubernetes 的容器批量調度引擎。它提供了 Kubernetes 目前缺少的一套機制，這些機制通常是機器學習大數據應用、科學計算、特效渲染等多種高性能工作負載所需的。作爲一個通用批處理平臺，Volcano 與幾乎所有的主流計算框 架無縫對接，如 Spark 、TensorFlow 、PyTorch 、 Flink 、Argo 、MindSpore 、 PaddlePaddle 等。它還提供了包括基於各種主流架構的 CPU、GPU 在內的異構設備混合調度能力。Volcano 的設計 理念建立在 15 年來多種系統和平臺大規模運行各種高性能工作負載的使用經驗之上，並結合來自開源社區的最佳思想和實踐。
支持版本：支持社區版本 1.8.2。
立即體驗：https://kubesphere.com.cn/marketplace/extensions/volcano/。
Keda
Keda 是一個基於事件驅動的 Kubernetes 彈性伸縮組件，是 CNCF 已畢業項目。
KEDA 允許爲事件驅動的 Kubernetes 工作負載提供細粒度的自動伸縮(包括從 0 開始/到 0 結束)。KEDA 作爲 Kubernetes 度量服務器，允許用戶使用專用的 Kubernetes 自定義資源定義來定義自動縮放規則。
KEDA 可以在雲和邊緣上運行，與 Kubernetes 組件(如 Horizontal Pod Autoscaler)本地集成，並且沒有外部依賴。
支持版本：支持社區版本 2.13.1。
立即體驗：https://kubesphere.com.cn/marketplace/extensions/keda/。
Crane-scheduler
Crane-scheduler 是一款基於真實工作負載感知的 Kubernetes 調度插件。
Crane-scheduler 基於集羣的真實負載數據構造了一個簡單卻有效的模型，作用於調度過程中的 Filter 與 Score 階段，並提供了一種靈活的調度策略配置方式，從而有效緩解了 kubernetes 集羣中各種資源的負載不均問題。換句話說，Crane-scheduler 着力於調度層面，讓集羣資源使用最大化的同時排除了穩定性的後顧之憂，真正實現「降本增效」。
支持版本：支持社區版本 0.2.2。
立即體驗：https://kubesphere.com.cn/marketplace/extensions/crane-scheduler/。
ALB - Anothe Load Balancer
ALB(Another Load Balancer) 是由靈雀雲基於 OpenResty 傾力打造的雲原生 Kubernetes 網關。
歷經多年的迭代和發展，ALB 已支持隔離和多租戶、支持 Ingress 和 Gateway API、支持靈活的用戶定義流量規則，以及支持多協議。目前，ALB 已在數百個用戶的生產環境中成功落地，並承載了大規模的業務流量。
支持版本：支持社區版本 1.1.0。
立即體驗：https://kubesphere.com.cn/marketplace/extensions/alb/。
MCache 緩存
MCache，輕量級緩存服務，支持不同芯片架構，支持自定義擴展數據存儲。
MCache，一個適用於各種不同架構的簡單的緩存服務，由 Golang 開發，數據默認存儲於內存中，當然支持用戶自定義實現存儲插件進行數據存儲。目前支持初始化內存存儲基礎接口、初始化 http 服務接口，以及支持對緩存數據的寫入、讀取、刪除。
支持版本：支持社區版本 Mcache 0.1.0。
立即體驗：https://kubesphere.com.cn/marketplace/extensions/mcache/。
接下來，我們還將陸續分享開發者們的心得與體會，帶你深入瞭解這些擴展組件背後的創作故事。
歡迎更多有志於擴展組件開發的開發者加入我們的行列。通過參與開發，你不僅能夠深化對雲原生和開源項目的理解，還能爲基於 LuBan 新架構的 KubeSphere Marketplace 擴展生態的繁榮發展貢獻自己的力量！
本文由博客一文多發平臺 OpenWrite 發佈！