｜Alva 是一个金融分析服务，用大模型驱动的 Agent 完成分析工作，Agent 需要在隔离环境中执行不完全可信的分析代码。

因为业务运行在海外云上，Alva 团队对 CubeSandbox 的完整评估就发生在 GKE（Google Kubernetes Engine） 上。这篇文章记录了他们走过的三道关卡：私有仓库凭据的 ADC 修复、模板快照的存活判定、以及排查时间最长的 guest DNS 问题，同时也勾勒出“国内开源沙箱跑进海外云”要注意的三类适配成本。我们把它分享给同样在海外云上评估 Agent 沙箱的团队。

Alva 是一个金融分析服务，用大模型驱动的 Agent 完成分析工作。Agent 在执行过程中要运行 Python、Shell，安装依赖，也会执行不完全可信的分析代码，隔离的执行环境是整条链路的前提。

这个业务链路此前跑在 OpenSandbox 上，底层是 Kata 3.x / Cloud Hypervisor 这类方案。它能够工作，但 Alva 的负载是典型的短生命周期任务——工作区频繁创建、执行、销毁，几乎每次调用都要付一次“环境冷启动”的成本。Kata 路径为通用虚拟化负载设计，实例按完整 VM 的粒度占用资源，环境就绪依赖完整的启动流程；这在实践里意味着，负载越短、创建越频繁，固定开销在单次任务里的占比就越高，启动时延、实例开销与资源利用率三个指标随之都有优化空间。

正因如此，我们没有把问题限定为“是否替换现有方案”，而是并行评估四条路线

继续优化现有 Kata 路径（OpenSandbox）

自建 Agent sandbox 加 MicroVM 加简单 operator

遂在 STG 的 GKE 集群上启动 PoC。选择它做验证，是因为它同时具备几个值得检验的点：MicroVM 隔离、面向 Agent 的模板与快照模型、E2B 兼容接口、

 网络策略，以及 K8s 部署方式。

我们想验证的是同一件事：这些能力在海外 GKE 的真实网络、镜像仓库、Workload Identity 与 CNI 数据面下，能否一起成立。

在评估中，我们没有新建集群，而是在现有 sandbox 集群内增加独立的 CubeSandbox 专用 Node Pool：控制面落在普通 main 节点，计算面只允许进入新池，既有沙箱平台留在原 kata-firecracker 节点，互不复用。共存而不迁移，保证评估期间的任何问题都不波及现有业务。

节点选用 n2-standard-8、Ubuntu Containerd、打开嵌套虚拟化，挂 200GB 独立磁盘；新池设独立 label 与 taint，防止 Cube 特权组件误调度到 Kata 节点；所有 Ter

raform 变更只经 PR 加 Atlantis 落地。Cube Node 初始化依次检查 KVM、

并非最长阻塞点——Chart 的 node-init 走 loopback XFS 路径后，基础预检即可通过。真正耗时的是三个跨层问题：私有镜像仓库认证、模板快照的存活判定、Kubernetes 网络兼容。下文中我将详细拆解和分享这三个问题的现象和解决按感。

另外这里有一点需要澄清：我们当前 PoC 并未启用 Cube 的 PVM host kernel。上游 v0.6.0 的 host-kernel bootstrap 以 RPM 交付，而我们的 GKE 节点是 Ubuntu；为避免在 STG 节点上走未经验证的内核改造，本次验证的是标准 KVM MicroVM 路径。

三、第一道关卡：私有仓库的凭据

完成Cube部署后的第一个问题出现在模板导入环节：CubeMaster 从内部 Artifact Registry 拉取模板镜像时，manifest 请求返回未认证，而运行 CubeMaster 的 Pod 已处在启用 GKE Workload Identity 的环境里。

排查之后，我们发现根因是两套凭据体系出现了偏差

：原逻辑在源无显式用户名密码时只使用 

，它读取 Docker 配置一类的 keychain；而 GKE Workload Identity 的短期 access token 只通过 ADC（Application Default Credentials）与元数据服务提供，不会自动出现在 Docker keychain 中。

我们在 PR #1544 中修复了这个问题，它已于 9 月初合入上游。里面的修复逻辑遵循五条原则：

其他 registry 保持原有 DefaultKeychain 行为；

ADC token 走可刷新的 token source，避免一次超过约一小时的 pull 中途失效

ADC 失败时保留清晰日志与回退，区分“权限不足”、“ADC 不可用”、“匿名拉取”三种情形。

坚持 ADC 而非塞服务账号 JSON key，是出于组件身份最小化的原则：模板导入只需要一个组件读取 Artifact Registry，因此只给 CubeMaster 的 KSA 绑定一个专用 GSA，权限收敛到必要的读取范围，其余 Cube 控制面组件不获得云身份。长期凭据一旦进入 Helm values、Kubernetes Secret、镜像、宿主机或业务 Agent 环境，暴露面就从“一个组件”扩大到“整条供应链”，JSON key 恰是为此设计的反面。

四、第二道关卡：模板快照的存活判定

 rootfs 不匹配暴露的：在 Apple Silicon 环境同步镜像时若未确认 AMD64 child manifest，模板会拿到错误架构的 rootfs。

这个问题让人非常迷惑的地方在于，它的表现和原因相距甚远：guest init 因架构不匹配退出后，模板构建流程照常继续，快照正常生成，状态显示 READY，直到后续 restore 才失败，乍看是快照或 restore 的问题。但当我们把 guest init、CubeShim 的 task 生命周期、Cubelet 的 snapshot 调用放到同一条时间线上对齐后，才定位到快照之前缺一个可信的 task 存活判定——已死亡的 guest 被持久化成了看似可用的模板。

在修复这个问题的过程中，我们有一个经验希望重点分享：为什么不用 ExitCh 

原有 wait stream 绑定的是创建 RPC 的 context，而创建 RPC 成功返回后该 context 正常会被取消。即使 guest 仍在运行，等待方也可能拿到 context canceled。若据此判定“guest 已退出”，会制造反向误报：活着的 guest 被判死，构建流程被误中断。正是基于这个发现，我们向上游提交了 PR #1541 的最终方案，目的是让 CubeShim 在 app snapshot 创建时注册 init-task watcher，Cubelet 在 containerd namespace 下用独立短超时 context 调 

，在快照前做两次 Running 检查、中间留一个很短的稳定窗口。

我们想强调的是，这一修复的目的不是让快照无限等待，而是避免把已死环境固化成“看似可用”的模板。对下游使用者而言，后者比构建失败更危险：它把故障推迟到了最不相关的时刻。

最后这个问题是我们排查时间最长的。需求来自真实业务链路，需要解析内部模型网关域名；访问LLM、第三方 API 与包仓库同样依赖 DNS。

 指向 GKE kube-dns ClusterIP，解析内部网关、

 全部超时，而直接访问模型网关 IP 的 443 端口可以成功。我们先绕路排除了上层：业务临时通过代理绕过 DNS 后，拿到了真实的 CUBE_CODEX_OK 回复，模型、SDK、key 与基本 HTTPS 路径由此全部排除，问题收敛到 DNS 本身。

随后是三层路径验证：guest 直接指向 

，不通；改用 GKE NodeLocal DNSCache，模板能正确写入 

，仍不通；在 Pod 内自建 DNS relay，relay 本身健康、模板正确写入 relay 地址，guest 仍无法把 

 的包送达。三层皆败后，我们查看了 

 运行配置与 v0.6.0 源码，当时得出结论：guest 使用独立的内部地址与 gateway，CubeVS 对该内部 gateway 的 UDP 有特殊处理，仅靠 Helm 配置 DNS server、增加 

 或在 Pod 内起 CoreDNS，都无法建立 guest DNS 包的完整转发与回包路径。这个判断后来被证明只对了一半。

转折来自一个对照实验：创建沙箱时显式传入

，这个沙箱的 DNS 与 TLS 全部成功——内部网关域名、

 解析全部通过，TLS 1.3 握手成功，端到端耗时 1.068 秒。这个实验说明，CubeVS 现有的 UDP NAT、DNS learning、reverse-NAT 路径本来就是通的；真正缺的是 Cubelet 对 resolver 的策略放行——原有的 shouldAppendDNSAllowOut 守卫只在沙箱配置了域名或 L7 规则时才自动放行 resolver，而纯 

根因修正之后，修复反而是窄的。我们在给上游提交的 PR #1741 中只做了一件事：当有效 guest resolver 是私有、链路本地或环回 IPv4 地址时（如 GKE kube-dns 的 10.204.0.10），Cubelet 自动放行该 resolver 的 

，即使策略本身是 IP-only。原有守卫被有意保留，以防只用 IP 目标的沙箱获得策略不需要的 resolver 访问；公网 resolver 仍走原条件；混合私网与公网 resolver 的列表不会自动放行其中的公共项。整个修复复用 CubeVS 现有数据面，没有改动 CubeVS。它也有诚实的局限：v0.6.0 的策略映射是 CIDR 粒度，resolver 例外目前授予该 IP 的全部端口，未来的端口感知策略可将其收窄至

；IPv6 在现有 IPv4 数据面下仍被跳过。

这道关卡也留下一则教训：三层验证全部失败时，“数据面不通”与“策略不放行”两种假设在现象上完全一样。区分它们需要的不是更多路径实验，而是一个最小对照——先显式放行，再看通不通。

评估期我们始终坚持一点：不会为了跑通而放开不该放的东西。具体做法是，所有变更只落在隔离好的范围内：专用 Node Pool 不触碰现有 Kata 节点；控制面与计算面分开调度；镜像全部同步至内部 Artifact Registry；Cube API 与 Proxy 通过源 CIDR 限制的专用 Internal LoadBalancer 暴露给测试方；不开公网入口、不复用既有 Ingress、不动现有平台的 release；不使用长期服务账号 JSON key。

生产化时的职责，我们也做了比较明确的划分：CubeSandbox 只承担受限执行面，业务用户身份、审批、租户与调用审计由上层平台负责；每类工作负载使用独立的模板、网络策略与身份；第三方凭据优先走短期 token 或 CubeEgress 的按请求注入，而不是落进环境变量。

性能上，当前已验证的模板创建—执行—删除短任务路径确实很快。以下数据来自业务集群跨集群调用专用 Internal LoadBalancer、同一预热模板、5 次串行加 2 次并发：

七次执行全部成功。但我们没有将这组数字与 Cube 标称的“裸机冷启动”或既有沙箱方案的结果做一对一比较，原因有三方面：

预热模板、单专用节点、极小并发，不是完整的 cold-start benchmark；

既有沙箱方案的业务镜像测的是 Agent 

 路径，资源规格、网络位置、ready 语义均不同。

因此，我们的感受是“在Cube上，短生命周期任务的确实体感很快”，但因此对照条件不明确，我们暂时还不能证明 Cube能比现有方案快多少倍，这个待后续再验证。

基于上述探索和实际经验，我们希望给同样在海外云上考虑 Agent sandbox 的团队七条建议：

一开始就建独立的 compute Node Pool，不与已有业务 

显式控制镜像架构；在 Apple Silicon 等环境同步镜像时必须确认 AMD64 child manifest（我们第二道关卡的原始触发点就在这里）。

私有仓库从第一天起就设计 Workload 

，不要为拉模板引入长期 JSON key。

部署前先验证 KVM、存储、CIDR 冲突与 Node Pool 升级策略；不要把 guest 地址池和 

不要把 Helm Ready 当成网络兼容通过；第一天就应做真实沙箱的 DNS、HTTPS、Service DNS、ClusterIP 与拒绝内网 E2E（我们排查最久的一道关卡，恰恰出现在部署预检全绿之后）。

GKE Dataplane V2 / Cilium 一类数据面要单列适配成本，目前不能假设它和 TKE VPC-CNI、Flannel 一样开箱即用。

把性能 benchmark 排在网络、模板可靠性与安全策略之后，否则测到的只是“能创建”，不代表业务 Agent 可以稳定使用。

本系列旨在记录真实团队和项目在 Cube Sandbox 上的工程实践——架构选型、部署落地、踩坑复盘，每一篇都来自一线上手经验。既有跑通的方案，也有走过的弯路，给正在评估和使用 Cube 的人一份可参照的路径。

如果你也在 Cube 上实践、探索，或有对于问题的解决方案，

编者按｜Alva 是一个金融分析服务，用大模型驱动的 Agent 完成分析工作，Agent 需要在隔离环境中执行不完全可信的分析代码。

沙箱出海记：CubeSandbox 落地 GKE 的选型、排障与性能实录

AI Infra 开源项目

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Alva团队在GKE上评估CubeSandbox，解决私有仓库ADC认证、模板快照存活判定及guest DNS三大问题。通过专用NodePool共存部署，修复PR#1544、#1541、#1741。实测短任务生命周期p50仅0.779秒，提供七条海外云沙箱适配建议，强调网络策略与数据面兼容性验证。

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沙箱出海记：CubeSandbox 落地 GKE 的选型、排障与性能实录

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