今年 3 月，KubeSphere 啟動了首屆擴充套件元件開發者訓練營，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充套件元件，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 的容器批次計算平臺，主要用於高效能運算場景。
Volcano 是一個用於高效能工作負載場景下基於 Kubernetes 的容器批次排程引擎。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資料應用、科學計算、特效渲染等多種高效能工作負載所需的。作為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 在內的異構裝置混合排程能力。Volcano 的設計 理念建立在 15 年來多種系統和平臺大規模執行各種高效能工作負載的使用經驗之上，並結合來自開源社群的最佳思想和實踐。
支援版本：支援社群版本 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 彈性伸縮元件，是 CNCF 已畢業專案。
KEDA 允許為事件驅動的 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 作為 Kubernetes 度量伺服器，允許使用者使用專用的 Kubernetes 自定義資源定義來定義自動縮放規則。
KEDA 可以在雲和邊緣上執行，與 Kubernetes 元件(如 Horizontal Pod Autoscaler)本地整合，並且沒有外部依賴。
支援版本：支援社群版本 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 排程外掛。
Crane-scheduler 基於叢集的真實負載資料構造了一個簡單卻有效的模型，作用於排程過程中的 Filter 與 Score 階段，並提供了一種靈活的排程策略配置方式，從而有效緩解了 kubernetes 叢集中各種資源的負載不均問題。換句話說，Crane-scheduler 著力於排程層面，讓叢集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」。
支援版本：支援社群版本 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 閘道器。
歷經多年的迭代和發展，ALB 已支援隔離和多租戶、支援 Ingress 和 Gateway API、支援靈活的使用者定義流量規則，以及支援多協議。目前，ALB 已在數百個使用者的生產環境中成功落地，並承載了大規模的業務流量。
支援版本：支援社群版本 1.1.0。
立即體驗：https://kubesphere.com.cn/marketplace/extensions/alb/。
MCache 快取
MCache，輕量級快取服務，支援不同晶片架構，支援自定義擴充套件資料儲存。
MCache，一個適用於各種不同架構的簡單的快取服務，由 Golang 開發，資料預設儲存於記憶體中，當然支援使用者自定義實現儲存外掛進行資料儲存。目前支援初始化記憶體儲存基礎介面、初始化 http 服務介面，以及支援對快取資料的寫入、讀取、刪除。
支援版本：支援社群版本 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充套件元件背後的創作故事。
歡迎更多有志於擴充套件元件開發的開發者加入我們的行列。透過參與開發，你不僅能夠深化對雲原生和開源專案的理解，還能為基於 LuBan 新架構的 KubeSphere Marketplace 擴充套件生態的繁榮發展貢獻自己的力量！
本文由部落格一文多發平臺 OpenWrite 釋出！