云原生技术社区：Kubernetes、容器、DevOps与AI基础设施实践

节点自动扩缩容选错，常见后果不是少省几台机器，而是 Pending 等待、节点碎片和容量策略长期失控。本文把 Karpenter vs Cluster Autoscaler 放到真实平台场景中比较，给出可执行的选型与迁移判断。

镜像扫描和准入控制只能覆盖上线前风险，运行中的异常命令、敏感文件访问和容器逃逸迹象仍需要持续观察。本文从 Falco 运行时安全入手，梳理 Kubernetes 威胁检测与告警落地路径。

多集群环境中，应用分发容易从“多写几份 Application”演变成环境漂移和权限混乱。围绕 Argo CD ApplicationSet，本文拆解生成策略、目录组织、集群标签和变更验证，让 GitOps 分发更可控。

万卡集群算力评审不应只汇报 GPU 数量和预算。本文把规划材料拆成资源池、网络、存储、调度和验收证据，帮助多团队在扩容前对失败信号、责任边界和复盘口径达成一致。

当应用交付链路越来越长，PaaS、IDP、容器平台和云管理平台容易被混用。本文用责任分工矩阵拆清每类平台的边界，帮助团队决定哪些能力放在 PaaS，哪些交给 IDP、容器底座或云资源治理。

大模型平台建设常卡在“先买一套平台还是复用现有系统”。本文按模型生命周期梳理底座能力、上层治理和复用边界，帮助团队判断当前阶段先补训练、推理、注册还是 LLMOps。

GPU集群管理软件选型不能只看控制台功能。本文把五类方案放到同一张矩阵中，帮助团队按任务规模、既有技术栈、集成成本和受控失败 PoC 判断哪类方案更适合当前阶段。

队列、配额和优先级真正上线后，争议通常来自策略解释、变更留痕和回滚条件。本文把算力调度模型拆成评审清单，帮助平台团队在上线前确认规则能被执行、审计和复盘。

向量检索服务上线后，问题往往出在索引更新、召回延迟、存储增长和权限边界上。把索引、数据、服务和观测一起设计，才能支撑稳定的 RAG 与语义检索应用。

模型文件越来越多时，团队最先遇到的问题不是存储空间，而是谁能使用、哪个版本可信、能否发布、出了问题能否追溯。模型注册中心把这些信息组织成可管理的生命周期。

模型能不能上线，不能只看一次离线分数。评测流水线需要把样本、指标、版本、业务反馈和发布决策连接起来，让每次模型变化都有可比较、可追溯的依据。

大模型应用上线后，变化的不只是模型文件，提示词、工具调用、知识库、评测集和路由策略都会影响结果。LLMOps 平台要把这些变化纳入可测试、可发布、可回滚的流程。

GPU 资源池不是把所有显卡放进同一个集群就结束。不同型号、显存、网络、任务类型和业务等级会产生不同约束，规划不好会导致高端卡浪费、低优先级任务挤占核心服务。

GPU 利用率高不一定代表资源健康，显存接近上限、排队时间变长、节点故障或资源碎片都会影响 AI 任务交付。GPU 集群观测要把资源、任务和容量风险放在一起看。

AI 平台里既有长时间训练，也有低延迟推理，还有临时实验和批量生成任务。它们对 GPU、显存、网络、等待时间和稳定性的要求不同，调度策略必须分层设计。

当多个团队共用同一套 AI 平台时，最容易出现资源争抢、权限过宽、成本不清和故障影响扩散。多租户治理要让共享资源既能复用，又不会失去边界。

当模型数量和调用方增加后，直接暴露推理服务会让鉴权、路由、限流和观测分散在各处。AI 推理网关把调用入口统一起来，让多模型服务具备更清晰的治理边界。

很多模型问题不是算法本身造成，而是训练和推理看到的数据不一致。AI 数据管道要把样本、特征、质量校验和血缘关系串起来，让模型效果有稳定数据基础。

PVC 一直 Pending 时，问题未必出在应用 Pod，而可能卡在存储类、PV 匹配、拓扑约束或 CSI 动态供给链路。本文给出一套从事件到 StorageClass 的排查路径。

准入控制不是简单拒绝不合规 YAML，而是在资源进入集群前建立统一策略边界。本文拆解 Admission Webhook 策略治理的设计、上线和审计方法。