Higress 已支持全新 Gateway API 及其 AI 推理扩展

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Higress v2.2.0重磅升级，全面支持Gateway API标准并新增AI推理扩展能力，为容器服务网络提供未来就绪的解决方案。

核心内容：
1. Ingress Nginx退役背景与Higress的应对策略
2. Higress对Gateway API及其AI推理扩展的全新适配
3. 详细操作指南与迁移方案

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

    01  概述

    02  Ingress Nginx 退役与应对方案

    03  Higress 长期支持 Ingress 

    04  支持全新 Gateway API 及其 AI 推理扩展

    05  实操指南

    06  总结与展望

01

概述

目前，容器服务网络正处在“标准升级”和“场景拓展”的双重演进中：一方面，Gateway API 逐渐以更完善的资源模型取代传统 Ingress 的职责；另一方面，越来越多的 AI 推理服务被部署到容器中，网关需要原生理解模型调用的特性与治理诉求。

此外，在面对 Ingress Nginx 即将退役的背景下，Ingress Nginx 用户可能会寻求新的 Ingress Controller 替代方案、或尝试进行 Gateway API 的迁移。 

在保持对 Ingress 长期兼容和支持的基础上，Higress 在最新发布的 v2.2.0 版本中，实现了对 Gateway API 与 Gateway API Inference Extension 的全新版本主要特性适配。

本文将针对 Higress 的这一特性升级展开介绍，并提供详细的操作指引。

02

Ingress Nginx 退役与应对方案

Ingress 作为早期 Kubernetes 的事实标准入口，胜在简单直接与生态成熟，覆盖了大量经典路由使用场景。然而，随着团队规模扩大与治理维度增多，单一资源在多角色协作、策略可组合性等各方面的局限逐渐凸显。随着 Gateway API 逐渐成熟，官网正在致力于推动 Ingress 向 Gateway API 的迁移。

Ingress Nginx 作为最早期、最成熟的 Ingress 控制器与事实标准实现，其官方维护者 Kubernetes 社区在 2025 年 11 月 12 日宣布 Ingress Nginx 即将在 2026 年 3 月正式下线，届时将不再持续维护和迭代，详见：遗憾，Ingress NGINX 要退役了。

长期使用不再维护的产品，无疑会增加安全风险与维护成本，对此， Ingress Nginx 官方给到用户的建议包括：

• 使用 Gateway API 替代 Ingress。
• 如果必须使用 Ingress，可以使用其他替代 Ingress 控制器

对于官方建议，目前 Higress 均已提供了实现方案：

• 对于后者，Higress 会长期支持 Ingress，保证较高的兼容性和安全性，同时提供完善的 Ingress Nginx 迁移方案。
• 对于前者，Higress 全新支持用户使用新版 Gateway API 配置网络路由、使用 Gateway API Inference Extension 配置 AI 推理服务智能路由，积极拥抱新一代协议标准。后文将对此进行详细介绍。

03

Higress 长期支持 Ingress

Higress 目前作为主流 Ingress Controller 之一，经过长期的演进迭代和实践打磨，具备成熟可靠、高度兼容 Nginx Ingress 注解的特性，同时提供了完善的平滑迁移路径，详见：Ingress NGINX 迁移指引｜附企业迁移计划分布。

对于正在评估从 Ingress NGINX 迁出的团队，Higress 提供可落地、可长期演进的替代：兼容主流 Ingress 语义与常用 Nginx 注解，覆盖重写、限流、鉴权、TLS 等能力，并支持灰度切流、流量镜像与一键回滚，确保迁移与日常变更安全可控、不中断。

面向未来，我们会持续兼容 Ingress ，与 Gateway API 双栈共存，支持存量平滑承接、增量按需升级。

04

Gateway API

Gateway API^[1]是 Kubernetes 社区推出的新一代服务网络标准，旨在取代传统的 Ingress API。Gateway API 提供了更强大的表达能力和可扩展性，并实现了面向角色的设计。随着 2023 年底发布 v1.0.0 版本，Gateway API 已经进入 GA 阶段。

在最新发布的版本中， Higress 对齐 Gateway API v1.4.0 版本，支持了 HttpRoute、GrpcRoute、TcpRoute、UdpRoute 等主要资源。此外， Gateway API v1.4.0 的主要变化包括 BackendTLSPolicy 正式 GA，Higress 也对此进行了更新。

Gateway API Inference Extension

随着生成式 AI 和大语言模型服务的快速发展，AI 推理服务具有长时间运行、资源密集、部分有状态等特点，传统负载均衡器难以满足需求。Gateway API Inference Extension (GIE)^[2]是 Kubernetes 官方社区针对 AI 推理场景提出的标准协议扩展。Inference Extension 通过引入模型感知路由、基于优先级的调度、智能负载均衡等能力，旨在解决大语言模型服务在 Kubernetes 上的流量管理难题，为 AI 推理工作负载提供了标准化解决方案。Kubernetes 社区在 2025 年 9 月正式发布了 GA 版本。

在最新发布的版本中，Higress 实现了对 Gateway API Inference Extension 的兼容，支持 GA 版本的 InferencePool 资源监听，同时兼容 GIE 社区标准 EndPoint Picker， 为用户提供标准化、高效的 AI 流量管理能力。

Higress 支持标准 GIE 的数据流程如下图所示。Higress 控制面通过监听 Gateway API 以及 InferencePool 等资源，转化成路由、负载均衡等配置推送给数据面，来管理数据面的预期行为；数据面在识别出模型推理流量后，会基于 external processing 机制通过 grpc 协议访问标准 Endpoint Picker 实例，Endpoint Picker 基于 InferencePool 中实例任务队列状况、KV Cache 命中率、LoRA Adaptor 等指标综合选取最合适的推理节点，并将节点地址添加到请求的 dynamic_metadata 中，接下来，数据面会优先选取 dynamic_metadata 中指定的节点地址作为负载均衡的目标，如果目标节点不存在或访问异常，则默认 Fallback 为 RoundRobin 策略执行负载均衡。

05

实操指南

本节将介绍如何使用 Gateway API 与 Gateway API Inference Extension，为 Higress 配置网络路由与 AI 路由策略。

基础路由

在开始配置之前，需要确保容器集群中已经安装了 Gateway API CRD，建议使用阿里云 ACK，会默认安装最新版本 Gateway API。

1. 使用 Helm 部署 v2.2.0 及以上版本 Higress 网关。

helm repo add higress.io https://higress.io/helm-charts
helm install higress higress.io/higress -n higress-system --create-namespace

2. 容器集群内创建 Gateway，关联步骤 1 部署的 Higress。

apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: Gateway
metadata:
  name: higress-gateway
  namespace: higress-system
spec:
  gatewayClassName: higress
  listeners:
  - name: default
    hostname: "*.example.com"
    protocol: HTTP
    port: 80
    allowedRoutes:
      namespaces:
        from: All

3. 容器集群中创建 httpbin demo 服务，模拟业务服务，用于路由验证。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: go-httpbin
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: go-httpbin
  template:
    metadata:
      labels:
        app: go-httpbin
        version: v1
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mse/go-httpbin
          args:
            - "--port=8090"
            - "--version=v1"
          imagePullPolicy: Always
          name: go-httpbin
          ports:
            - containerPort: 8090
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: go-httpbin
  namespace: default
spec:
type: ClusterIP 
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8090
      protocol: TCP
  selector:
    app: go-httpbin

4. 创建 HttpRoute，将流量路由到 httpbin。

apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: HTTPRoute
metadata:
  name: http
  namespace: default
spec:
  parentRefs:
    - group: gateway.networking.k8s.io
      kind: Gateway
      name: higress-gateway
      namespace: higress-system #注意这里需要和gateway所在ns保持一致
  hostnames: ["httpbin.example.com"]
  rules:
    - matches: 
        - path:
            type: PathPrefix
            value: /
      backendRefs: 
        - kind: Service
          name: go-httpbin
          port: 80

5. 通过 Higress 网关访问应用，得到以下结果，说明 Gateway API 路由配置已经生效。

curl -H "Host: httpbin.example.com" http://{higress_endpoint}:80/version

推理扩展

在开始配置推理扩展路由之前，需要确保已经安装了 Gateway API CRD。接下来参考以下步骤进行 AI 推理服务路由配置。

1. 容器集群内安装 Gateway API Inference Extension CRD 和 Istio CRD。

# Gateway API Inference Extension CRD
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api-inference-extension/releases/download/v1.1.0/manifests.yaml

# Istio CRD
helm repo add istio https://istio-release.storage.googleapis.com/charts
helm install istio-base istio/base -n istio-system --create-namespace

2. 使用 Helm 部署 v2.2.0 及以上版本 Higress 网关。与前文不同的是，由于 Higress 默认没有开启 InferencePool 的资源监听，需要指定启动参数
   global.enableInferenceExtension=true 开启。

helm repo add higress.io https://higress.io/helm-charts
helm install higress higress.io/higress -n higress-system --create-namespace --set global.enableInferenceExtension=true

3. 容器集群内创建 Gateway。关联步骤 2 部署的 Higress。

apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: Gateway
metadata:
  name: higress-gateway
  namespace: higress-system
spec:
  gatewayClassName: higress
  listeners:
  - name: default
    hostname: "*.example.com"
    protocol: HTTP
    port: 80
    allowedRoutes:
      namespaces:
        from: All

4. 创建模型推理服务实例。为了节约容器资源，我们仅部署 llm-d 社区开源的 vllm 模拟推理服务llm-d-inference-sim^[3]作为验证。

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api-inference-extension/raw/main/config/manifests/vllm/sim-deployment.yaml

5. 容器集群内为模型推理服务创建 InferencePool 以及 Endpoint Picker。
   
   
   在实际运行中，Endpoint Picker 将会与一个 InferencePool 绑定，监听 InferencePool 中的推理服务实例及其 Metrics 信息。Higress envoy 实例在访问实际 InferencePool 之前，将通过 external processing 的机制访问 endpoint picker 节点，endpoint picker 综合根据当前推理服务的运行状态，选择最合适的节点，并且将信息返回给 envoy，接下来 envoy 将访问该节点执行推理任务，从而起到智能负载均衡的作用。

export IGW_CHART_VERSION=v1.1.0
export GATEWAY_PROVIDER=istio
helm install vllm-llama3-8b-instruct \
--set inferencePool.modelServers.matchLabels.app=vllm-llama3-8b-instruct \
--set provider.name=$GATEWAY_PROVIDER \
--version $IGW_CHART_VERSION \
oci://registry.k8s.io/gateway-api-inference-extension/charts/inferencepool

6. 创建 HttpRoute，将 AI 流量路由到 InferencePool 对应的模型推理服务。

apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: HTTPRoute
metadata:
  name: http
  namespace: default
spec:
  parentRefs:
    - group: gateway.networking.k8s.io
      kind: Gateway
      name: higress-gateway
      namespace: higress-system
  hostnames: ["httpbin.example.com"]
  rules:
    - matches:
        - path:
            type: PathPrefix
            value: /
      backendRefs:
        - name: vllm-llama3-8b-instruct
          group: inference.networking.k8s.io
          kind: InferencePool
          port: 80

7. 通过 Higress 网关访问模型推理服务。在响应头中观察到 x-went-into-resp-headers=true，并且通过 x-inference-pod 和 x-inference-port 观察到该推理请求实际路由到的实例和端口，说明 Gateway API Inference Extension 的路由配置已经生效。

curl -i -X POST http://{higress-endpoint}:80/v1/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Host: httpbin.example.com' \
  -d '{
    "model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
    "prompt": "Write as if you were a critic: San Francisco",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0
  }'

06

总结与展望

借助对最新版 Gateway API 与 Inference Extension 的支持，Higress 将传统北南与 AI 推理流量统一于同一底座，既保障对 Ingress 的长期支持与兼容，又通过标准化 Gateway API 加速企业的服务网络标准升级与 AI 原生化进程。

面对 Ingress Nginx 即将下线的时间节点，无论是选择迁移 Gateway API，还是继续使用 Ingress，Higress 都提供了完整的解决方案。

面对未来，Higress 社区仍会在以下方面持续演进：

1. 持续支持并兼容 Ingress 与 Nginx Ingress 注解，同时提供完善的 Ingress 迁移方案。
2. 继续强化对 Gateway API 与 Inference Extension 核心版本与能力的适配与稳定供给，为云原生网络与AI应用提供可持续的开源基础设施选择。
3. 将 InferencePool 与 Higress 已经基于插件实现的模型负载均衡能力有机结合，除了兼容现有开源标准方案之外，提供不依赖于外部 Endpoint Picker 的完整解决方案。

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