云原生技术

CNI规范如何理解？设计逻辑、配置格式与调用流程不只是一个单点配置问题，它会影响连通范围、延迟与吞吐、隔离粒度；本文侧重给出可落地的评估框架。

面向正在梳理多集群互联、东西向访问、南北向入口、网络隔离和排障效率的团队，本文把CNI配置管理怎么做？多插件、多网卡与运维要点放到生产平台语境下分析，帮助判断边界、路径与治理重点。

如果容器平台已经进入多团队、多集群或生产稳定性阶段，云原生网络平台怎么选？SDN与容器网络融合方法需要从能力建设、风险控制和运营闭环一起评估。

围绕网络路径的实际落地，文章拆解Pod通信、Service发现、入口流量、策略隔离之间的关系，并给出适合生产环境的选型与排障思路。

企业级容器网络怎么选？多集群、安全与治理能力对比不只是一个单点配置问题，它会影响连通范围、延迟与吞吐、隔离粒度；本文侧重给出可落地的评估框架。

面向正在梳理多集群互联、东西向访问、南北向入口、网络隔离和排障效率的团队，本文把服务网格网络和传统CNI怎么选？Istio协同场景对比放到生产平台语境下分析，帮助判断边界、路径与治理重点。

面向正在规划容器化生产部署的团队，梳理 Docker、Docker Compose 与 Kubernetes 在规模、发布、可用性和治理能力上的适用边界。

本文聚焦企业AI平台运营指标，从GPU利用率、任务等待、推理SLA、模型成本和团队分账解释平台如何持续优化。

本文聚焦AI平台多环境设计，从开发、训练、评估、灰度和生产推理解释资源、数据、权限和模型版本如何隔离治理。

本文聚焦AI平台可观测体系，从训练任务、推理服务、GPU资源、日志事件和成本指标解释如何支撑AI基础设施运营。

本文聚焦大模型显存不够的常见原因，从模型参数、KV Cache、并发、上下文长度和量化策略解释如何优化推理显存使用。

本文聚焦推理服务弹性伸缩，从GPU利用率、请求队列、显存、延迟和成本治理解释模型推理负载如何稳定扩缩容。

本文聚焦模型发布流程设计，从训练产物、模型仓库、评估准入、镜像构建、灰度发布和回滚解释如何把模型稳定上线为推理服务。

本文围绕AI训练数据集管理展开，解释Kubernetes环境下数据挂载、缓存、权限、版本和吞吐优化如何影响训练效率与可复现性。

本文聚焦分布式训练失败排查，从GPU资源、节点网络、数据存储、镜像环境和Checkpoint恢复解释如何建立AI训练故障定位路径。

本文解释Kueue在Kubernetes AI任务排队中的适用场景，从ClusterQueue、LocalQueue、ResourceFlavor和配额借用分析如何治理训练任务。

本文聚焦Volcano在AI训练场景中的使用方式，解释队列、PodGroup、Gang Scheduling和优先级策略如何提升分布式训练调度稳定性。

本文聚焦GPU资源碎片治理，从整卡、显存、型号、任务队列和调度策略出发，解释如何减少AI集群中“有卡但用不上”的问题。

本文聚焦GPU节点纳管在Kubernetes AI集群中的落地方法，从节点标签、GPU型号、驱动插件、污点容忍和资源视图解释如何建立可调度的GPU资源底座。

本文从单机Docker、镜像仓库、编排调度、服务治理到平台化治理梳理容器架构演进路径，帮助团队理解容器化不同阶段的重点。