多租户环境下大模型资源隔离安全机制

在多租户大模型部署场景中，资源隔离是保障各租户数据安全的核心挑战。本文将探讨基于命名空间和资源配额的隔离机制。

核心原理

通过Kubernetes的命名空间（Namespace）实现逻辑隔离，结合ResourceQuota控制计算资源分配。

实现步骤

创建隔离命名空间：

kubectl create namespace tenant-a
kubectl create namespace tenant-b

配置资源配额：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: quota
  namespace: tenant-a
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

部署隔离的模型服务：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
  namespace: tenant-a
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: model

安全测试建议

验证命名空间间网络隔离
检查资源配额限制是否生效
测试跨命名空间的权限控制

此方案可有效防止租户间的资源抢占和数据泄露风险。

Tara348 · 2026-01-08T10:24:58

命名空间+资源配额的方案确实能解决基础隔离问题，但建议补充网络策略（NetworkPolicy）来强化租户间的数据流隔离，避免通过服务发现造成的信息泄露。

Felicity398 · 2026-01-08T10:24:58

资源配额控制很关键，但在实际部署中要关注Pod的QoS等级设置，否则可能因优先级调度导致部分租户服务不稳定，需结合PriorityClass使用。

HighBob · 2026-01-08T10:24:58

除了技术层面的隔离，建议增加租户身份认证与访问审计机制，比如通过JWT token绑定命名空间，确保模型调用行为可追溯、可问责。

DryHannah · 2026-01-08T10:24:58

当前方案偏重计算资源隔离，但大模型推理还涉及显存共享问题。建议加入GPU资源池划分或使用NVIDIA MIG技术实现更细粒度的硬件级隔离

多租户环境下大模型资源隔离安全机制