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在当今快速变化的市场环境中，软件开发行业早已告别了传统的瀑布式开发模型，转而拥抱更为灵活、高效的敏捷开发方法论。敏捷开发以其迭代、增量、协作和快速响应变化的特点，成为了推动技术创新和业务增长的核心引擎。在众多敏捷框架中，Scrum、Kanban以及它们的混合体Scrumban，无疑是应用最广泛、最具代表性的三种。本文将深入探讨这三种方法论的主体思路、角色分工、执行流程及其优缺点，并通过一个虚构的“
京东内部使用基于 Apache Kafka 构建的 JDQ 来支持其平台业务。JDQ 是京东集团大数据平台统一的实时数据总线，赋能集团内部京东零售、物流、科技、健康、安联等 40 多个一级部门，搜索推荐、广告、点击流、实时大屏等1400+的业务线。JDQ当前集群规模多达 6000 多个节点，每天产生的记录数达15 万亿，峰值出带宽达到1TB/s。JDQ 平台采用 Kubernetes 进行有状态服
从去年开始京东广告投放系统做了一次以领域驱动设计为思想内核的架构升级，在深入理解DDD思想的同时，我们基于广告投放业务的本质特征大胆地融入了自己的理解和改造。新架构是从设计思想到落地框架都进行了彻底的革新，涉及内容比较多，因此我们希望通过一系列文章循序渐进地阐述本次架构升级的始末。新架构并不是一日而成的，而是经过了多次架构升级的演进，因此我们将本文作为该系列的第一篇文章，先让大家通过广告投放平台的
淘宝开放平台是淘宝天猫与外部生态互联互通的重要开放途径，通过开放的产品技术把阿里经济体一系列基础服务，像水、电、煤一样输送给我们的商家、开发者、社区媒体以及其他合作伙伴，推动行业的定制、创新、进化, 并最终促成新商业文明生态圈。本文为此系列第三篇文章，前两篇见——第一篇：开放网关架构演进第二篇：元数据驱动架构的官方数据空间设计问题由来聚石塔在淘宝天猫算是一个“古董级”技术平台，从诞生之初就承载了支
为了和大家一起探索大数据与云原生强强联合的方式、挖掘由此激发的软件发展和技术进步，第八届DAMS中国数据智能管理峰会将于2022年12月02日在上海举办，携手京东、美团、字节、蚂蚁、网易、新浪、携程、唯品会、哔哩哔哩、vivo、工商银行、平安银行、光大银行等产研界技术领跑单位，带来大数据、数据资产管理、数据治理、数据库、运维、金融科技等领域的先进理念和最佳实践。
跨境电商进入高质量发展阶段，全球市场规模预计2025年达5500亿美元，中国为主要增长引擎。亚马逊仍是主流平台，TikTokShop和Temu等新兴势力快速崛起。行业趋势向品牌化、合规化和技术驱动转型，供应链协同和AI应用成为竞争关键。欧美市场仍是基本盘，但拉美、东南亚等新兴市场增长显著。
在“双碳”目标与产业智能化转型的浪潮下，化工园区正迎来前所未有的变革机遇。XX化工园区设备智能管理平台，以数字孪生、AIoT、大数据等前沿技术为核心，构建覆盖设备设计、采购、运维、报废全流程的智能管理体系，为化工企业打造安全、高效、绿色的数字化运营新范式。
李孟轩 | 密瓜智能 联合创始人兼CTO清华大学计算机系硕士专注于云原生及异构算力领域CNCF毕业项目 Volcano ApproverCNCF Sandbox 项目HAMi 作者发表4篇云原生算力相关专利与信通院合作撰写《云原生AI技术架构白皮书》
在Pod的spec中通过字段定义容忍：yaml匹配规则如果operator为Exists，则无需指定value（只要key和effect匹配即可）。如果operator为Equal（默认），则keyvalueeffect必须完全匹配。特殊容忍（空key、空effect）容忍某个key的所有effect：指定且不写effect机制作用对象核心目的节点 / Pod排斥或容忍特定Pod，保护专用节点节点
摘要：Elastic AI Chat现可通过自然语言交互直接在Kibana中构建可视化仪表板。该功能基于新型Dashboards API，将复杂的JSON结构转化为类型化schema，使AI能专注于业务逻辑而非技术细节。用户可通过对话实时创建、编辑和保存仪表板，所有操作保留在统一线程中，支持团队协作复用。该技术特别适用于安全分析和SRE场景，能在紧急调查中快速生成诊断视图，并自动转化为事后复盘资料
工程上大家说的，只是把“一直跑着的服务器/容器集群”换成“事件触发 + 自动伸缩 + 按实际使用计费”。
本文以分析OCI Runtime Spec为主，过程中使用runc容器方案加以举例，希望在理解OCI规范之后，能够更加轻松地理解runc的命令行接口与设计原则。
2026年 Flink Forward Asia 首次来到深圳，以“实时数据，智能未来”为主题，诚邀全球开发者共赴这场实时数据与 AI 的思想盛宴！
最近在搭建一个私有化的 AI Agent，目标是让大模型能安全地查询企业内部数据库。作为一个运维出身、正在学习 Go 和云原生的人，我不想只当“调包侠”，而是想亲手打通从“自然语言 → 工具调用 → 数据库查询 → 自然语言回答”的全链路。今天这篇文章记录了M1 里程碑在一台 Linux 虚拟机上，用 Go 语言调用 Ollama（Qwen2.5 7B 模型），结合 MySQL，实现一个能够回答“
Kubernetes 版本：容器运行时：网络插件：一、所有节点基础配置以下操作需要在：全部执行。node1node2node3三、配置 hosts所有节点：测试：四、关闭防火墙所有节点：五、关闭 SELinux所有节点：临时关闭：永久关闭：六、关闭 swap所有节点：永久关闭：验证：Swap 应为：七、配置内核参数所有节点：加载模块：配置 sysctl：生效：八、同步时间所有节点：安装：启动：验证
作为一名 Go 初学者，我刷过不少算法题，能熟练写出 LRU 缓存、二叉树遍历、动态规划。但当我第一次尝试写一个“真正的”后端服务时，却完全不知道从哪里下手——数据库怎么连？配置放哪？日志怎么打？服务怎么优雅停机？这篇文章记录了我在 Linux 环境下，将一个仅存在于内存中的算法题模型，一步步改造成可配置、可持久化、可观测、可平滑关闭的生产级 Web 服务的完整过程。如果你也有类似的困惑，希望这篇
摘要：本文探讨了传统测试方法在高复杂度系统中的局限性，提出了一套"双向追溯模型"的测试设计方法。通过业务终点逆向分析和技术实现正向分解相结合，采用场景爆炸式组合生成高覆盖测试集，并配合可测性扫描、风险权重分层执行和缺陷拦截演练三大工程化实践，成功将团队漏测率降低80%。该方法实现了从直觉测试到结构化质量管理的认知跃迁，强调测试设计需要同时关注业务终态和技术实现细节，为复杂系统测
摘要： Harness是一款现代化AI增强的DevOps平台，旨在解决传统CI/CD工具（如Jenkins）的痛点，如配置复杂、插件依赖高和缺乏自动化。其核心功能包括自动化构建、测试、部署、监控及智能回滚，并深度集成云原生技术（如Kubernetes）和GitOps理念。亮点包括AI驱动的异常检测、Feature Flag管理、云成本优化（CCM）及多环境支持，适合企业级复杂场景。尽管学习成本较高
微服务架构下的测试策略面临根本性变革。传统单体应用的"金字塔"测试模型已无法适应分布式系统的复杂性，测试重点从代码缺陷转向管理不确定性。测试思维需从验证内部质量跃迁至暴露集成风险，构建"系统信任"。策略上应形成螺旋上升的测试粒度：夯实领域核心的单元测试基础，以契约测试解决服务集成难题，精简端到端测试聚焦关键业务流，并引入混沌工程和可观测性保障非功能性质量。最
这篇文章探讨了AI测试Agent如何超越初级测试员的能力边界。作者通过三个月实践构建的智能测试系统展现出三大优势：1）多模态需求理解能力，能自动拆解业务场景生成深度测试点；2）精准的环境操控与执行能力，可模拟复杂场景并快速验证；3）智能缺陷分析与知识沉淀机制，将隐性经验转化为结构化资产。文章指出，AI Agent在测试覆盖率、执行效率和知识传承方面已形成代际优势，其0.7%的误判率优于人工测试的注
《接口测试的五重境界：从基础验证到智能闭环》 本文系统阐述了接口测试能力演进的五个层次：第一层聚焦单次请求验证（工具使用）；第二层实现场景化业务验证（流程编排）；第三层突破契约测试与集成守卫（服务协作）；第四层进阶性能与可靠性工程（系统韧性）；第五层达成智能增强与全链路自愈（AI驱动）。文章揭示90%的测试人员停滞在第三层的关键原因在于架构思维和工程化能力的缺失，并指出每层跃迁的本质是从"
《多终端统一测试策略：以API为核心的业务流验证》摘要： 本文提出了一种创新的多终端测试策略，通过以API为核心重构测试体系，实现Web、App和API测试的统一管理。该策略将业务逻辑验证集中在API层（占70%测试量），终端测试仅聚焦界面渲染和交互特性。核心方法包括：建立"业务-接口-视图"三层映射模型，构建统一的数据工厂和环境治理机制，采用工具链编排实现测试流程协同。实践表
HPA 根据 CPU、内存或自定义指标自动调整 Deployment、StatefulSet 等的副本数。KEDA 是一个更强大的自动扩缩容组件，支持：RabbitMQ 队列长度Redis 列表长度Cron 定时扩缩容特性适用场景关键限制初始化、依赖检查、特权操作不支持健康检查、生命周期钩子调试 Distroless 镜像、崩溃容器不支持端口、资源限制、自动重启HPA应对流量波动、资源优化需要 M
昇腾NPU上部署SAM——万物分割模型的工程实战
Linux基础与云原生入门摘要 本文系统介绍了Linux系统在云原生技术体系中的核心地位。作为开源操作系统，Linux凭借其稳定性、低资源占用和高度可定制性，成为Docker容器、K8s集群等云原生技术的运行基础。文章重点讲解了Linux高频核心命令，包括目录文件操作（ls/cd/mkdir）、文件查看编辑（cat/tail/vim）、系统监控（ps/top）和网络权限管理（chmod/ping）
背景与痛点很多团队在把 openclaw 用到生产环境后，都会遇到一个分水岭：本地跑得通、容器里跑得稳，但一到业务流量波动明显的场景，成本和弹性就开始失衡。我自己在做 openclaw 高级玩法时，最早也是走的常规路线：服务常驻、Worker 常驻、消息队列削峰。方案没有问题，但当任务具有明显的“突发性”时，比如：夜间批量执行数据清洗Webhook 触发的短时高并发任务文件上传后的异步解析定时触发
在离线的银河麒麟系统进行开发工作，总会遇到一些简单琐碎的问题，并且一些算法或者需要导入或者需要手敲，是一件很折磨的事。因此在服务器本地部署大模型，十分有必要。
ML管道编排是自动化机器学习工作流的关键，它通过自动化管理和协调ML工作流，提升开发效率和模型质量。随着ML应用的普及，管道编排变得越来越重要。在实践中，我们需要关注管道设计、开发、部署和管理等方面。通过选择合适的技术和最佳实践，可以构建高效、可靠的ML管道编排系统。
云成本报告是实现云资源消耗透明化管理的关键，它通过数据采集、处理和可视化，帮助企业了解云成本情况，优化资源配置。随着云计算的发展，成本报告变得越来越重要。在实践中，我们需要关注报告规划、数据采集、报告生成和报告管理等方面。通过选择合适的技术和最佳实践，可以构建高效、可靠的云成本报告系统。
摘要：传统网络操作系统(NOS)存在厂商锁定、迭代缓慢、不透明等问题。SONiC作为开源NOS通过容器化架构、Redis总线、SAI硬件抽象等设计解决了这些痛点，支持多厂商硬件且无需license费用。微软Azure率先在数十万台交换机上部署SONiC，随后阿里云、腾讯云等大型云厂商相继采用。文章介绍了SONiC的核心特点及其在白盒交换机革命中的关键作用，预告后续将深入解析SONiC的发展历程和技
昇腾NPU强化学习训练实战——从PPO到GRPO的完整落地
在当今快速发展的技术生态系统中，将先进的AI技术与现有系统无缝集成已成为企业数字化转型的关键。本文将深入探讨LangGraph——一个用于构建复杂语言模型应用的框架——如何与各种现有系统（从现代微服务架构到传统遗留系统）进行高效集成。我们将通过生动的比喻、详细的技术解析、实用的代码示例和完整的项目实践，为读者提供一套全面的集成指南。无论您是希望为现有系统注入AI能力，还是正在构建全新的智能应用，本
功能需求：是否需要Docker的完整工具链性能要求：启动速度、资源占用安全需求：是否需要额外的隔离层生态兼容性：与现有工具链的集成运维复杂度：维护成本和学习曲线对于大多数生产环境，containerd是推荐的选择，它提供了良好的性能、稳定性和Kubernetes集成。对于需要增强安全性的场景，可以考虑gVisor作为补充。参考资料containerd官方文档CRI-O官方文档gVisor官方文档K
ML模型监控工具是监控和维护机器学习模型性能的关键，它通过实时监控和智能分析，帮助用户了解模型状态并及时发现问题。随着ML技术的发展，模型监控将变得更加重要。在实践中，我们需要关注工具选择、监控配置、监控执行和优化改进等方面。通过选择合适的工具和最佳实践，可以构建高效、可靠的ML模型监控体系。
统一入口管理：通过单个IP暴露多个服务HTTPS支持：SSL/TLS终止和证书管理流量控制：限流、熔断、重试高级路由：基于路径、域名、Header的路由部署策略：蓝绿部署、金丝雀发布建议根据业务需求选择合适的Ingress Controller，并遵循最佳实践配置。参考资料Kubernetes Ingress官方文档Nginx Ingress Controller文档Traefik官方文档。
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