多集群部署实践：资源拓扑和差异化工作流

随着云计算和容器化技术的快速发展，多集群部署成为了大规模应用程序和服务的常见模式。通过将应用程序和服务分布在多个集群中，可以实现资源的高效利用、容错能力的增强和跨地理位置的部署。然而，多集群部署也带来了一些挑战，包括资源拓扑管理和差异化工作流的设计。本文将详细介绍多集群部署的实践，并探讨资源拓扑和差异化工作流的解决方案。

资源拓扑管理是多集群部署中的关键问题之一。在多集群环境中，不同集群可能具有不同的硬件配置、网络拓扑和服务能力。为了实现资源的高效利用，需要对集群的资源进行管理和调度。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python编写一个资源管理器，用于跟踪和调度多个集群中的资源。

class ClusterResourceManager:
    def __init__(self):
        self