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MCP 被认为是 AI 时代的 “HTTP”，可以让用户通过自然语言对资源进行操作。RustFS MCP Server 能够对 RustFS 的资源（存储桶、对象等）进行操作。本文分享 RustFS MCP 在 Trae 中的配置使用。
实时性：通过动态采集和决策，快速响应环境变化灵活性：结合规则引擎与机器学习，适应复杂场景可扩展性：模块化设计便于策略迭代和功能扩展未来，随着AI技术的深入应用，此类策略将进一步智能化，为微服务架构提供更强大的错误预防能力。
本文系统研究了全球债券市场数字化转型方案。通过对比北美、欧洲、亚太三大债券市场的交易痛点，提出智能化系统建设方案，包括多层级账户体系、智能做市引擎和跨境合规模块。关键技术采用混合云架构，实现多币种DVP清算和低延时交易。实证案例显示，系统能有效支持中东主权基金跨市场对冲和欧洲保险机构多国税务申报。未来将融合量子加密和AI做市技术，并适配ESG监管要求。系统提供灵活部署方案，已获港交所等机构认证，可
通过采用Serverless架构将AWS账单降低90%的案例，这对说明成本优化效果很有价值。该案例详细介绍了传统EC2实例运行导致的资源浪费问题，以及如何通过迁移到Lambda、SQS、Step Functions等Serverless服务实现成本的大幅降低
AWS数据库副总裁Ganapathy Krishnamoorthy在接受VentureBeat采访时表示："我们看到更多的智能体AI工作负载属于弹性且不太可预测的类型，所以智能体和无服务器模式确实是相辅相成的。对于希望在AI领域领先的企业来说，这一消息意味着AWS中的文档数据库现在可以与不可预测的智能体工作负载无缝扩展，同时降低运营复杂性和基础设施成本。对于AI智能体，这些峰值可能是突然且巨大的。
那有没有办法兼顾“云的强大算力”和“边的低延迟”？答案是云原生+边缘计算的融合架构。本文将以“医疗影像AI诊断系统”为例，手把手教你搭建一套云边协同的下一代架构云侧负责模型训练、数据存储和全局管理；边缘侧（基层医院、医疗设备）负责实时推理、数据预处理和隐私保护；用云原生技术（K8s、Helm）实现架构的可扩展、可运维；用边缘计算技术（K3s、EdgeX）解决设备接入和低延迟问题。本文我们搭建了一套
最近有球友问我：微服务中Token鉴权除了使用JWT之外，还有什么其他的方案？今天这篇文章跟大家一起聊聊微服务Token鉴权的7种方案，希望对会有所帮助。初创期：基础JWT+Redis方案发展期：OAuth2.0+网关鉴权成熟期：JWE加密+双向TLS高级期：零信任架构+AI风控。
（AI渗透）重构企业数字战斗力。案例：某制造业客户通过低代码平台3天构建疫情物资调度系统，传统开发需2月。：BOM物料波动自动重算3000+SKU成本（某家电企业案例）：拖拽式构建复杂应用（某物流企业自建TMS系统节省60%成本）：业务能力模块化（如财务云、供应链云、HR云）支持按需组合；：全栈信创适配（鲲鹏+麒麟+达梦），满足央国企安全合规需求。：网络隔离+数据加密+RBAC权限+审计溯源+等保
Eyevinn Technology借助Akamai云平台构建开源视频流媒体服务平台，实现了技术部署的快速落地。该咨询公司通过云原生架构和Kubernetes编排，打造了灵活开放的托管服务环境，并创新性地采用收益分成模式激励开发者。Akamai提供的全球计算资源、安全防护和性价比优势，有效支持了平台的技术实现和业务拓展。这一合作既降低了开源技术应用门槛，又推动了视频流媒体领域的创新发展。
比如要个 “商品详情查询接口”，它不光能生成接口定义、服务实现的代码，还会自己连上数据库操作的代码，连缓存的路数都带着 —— 开发者不用自己写 Redis 缓存的查询和更新逻辑，生成的代码里早把数据齐整的事儿安排好了。微服务开发这一行，商品服务和支付链路是躲不开的核心，可偏因沾着分布式调用、事务得齐整这些事儿，成了手动敲代码的 “难处”—— 单是把商品接口定个谱、把支付流程搭个框，就可能耗上几天，
本文介绍了Kubernetes容器网络解决方案，重点分析CNI标准和主流网络插件。首先阐述了私有集群中实现Pod网络通信的三项基本原则：无NAT的全互联通信、节点与Pod直接通信、IP-per-Pod模型。然后详细解析了CNI插件机制，包括其通过可执行程序调用的工作方式、JSON配置规范以及五类插件功能（Main/IPAM/Meta/Windows/第三方插件）。文章重点对比了三种主流网络方案：F
Calico 在每一个计算节点利用 Linux Kernel 实现了一个高效的虚拟路由器（ vRouter） 来负责数据转发，而每个 vRouter 通过 BGP 协议负责把自己上运行的 workload 的路由信息向整个 Calico 网络内传播。因此需要安装containerd（在docker的基础下安装），上面安装docker的时候就自动安装了containerd了。在kubernetes中
谁来治理治理系统本身？当AI模型开始自主制定和优化治理规则，我们需要建立"元治理"框架——治理治理系统的原则和机制。治理模型的透明度要求决策解释机制人工干预通道治理效果的定期审计云原生智能数据治理的终极目标不是建立一个完美的控制系统，而是创造一个能够与业务、技术和人类共同进化的"共生系统"。在这个系统中，数据自由流动又安全可控，AI创新蓬勃发展又符合伦理规范。
具体部署和使用步骤如下：（我们提供deepseek-kos-docker-1.5b.tar镜像）整体架构：图1.1 KOS容器大模型架构软硬件环境本次使用的软硬件环境如下:内存：256G磁盘空间：4T。
开发者可以根据自身业务场景，自主开发符合 MCP 协议的服务代码，并通过简单配置，一键部署至 Function AI 平台，并通过平台提供的访问地址提供给你进行调用，实现与模型服务的快速开发与集成。
随着人工智能的迅猛发展，AI Agent 正日益深入人们的生活与工作场景。特别是自去年 11 月 MCP 协议发布以来，AI Agent 对外部数据和工具的调用能力得到了显著提升，展现出更强的自主性与实用性。
在 AI 时代，随着模型和应用侧的快速演化，对于推理过程，成本和性能显得尤为重要，而端到端的 AI 可观测是其中至关重要的一环，当前的 AI 应用生态主要可以分为三个方面
JavaWeb的演化史是一部从复杂到简化，从单体到分布式，从虚拟机到云原生的进化史。开发效率：从XML地狱到一键启动。架构演进：单体应用 → 分层架构 → 微服务 → 服务网格。部署方式：物理机 → 虚拟机 → 容器 → Serverless。性能优化：JVM → GraalVM原生镜像。未来趋势将成为云原生Java主流。AI集成：Spring AI等框架将AI能力融入Java生态。边缘计算：轻量
摘要： 2025年，生成式AI驱动的搜索引擎（如ChatGPT、文心一言）重塑信息分发模式，传统SEO被GEO（生成式引擎优化）取代。GEO通过语义理解、权威性构建和AI友好内容，提升推荐率300%、点击率27%。本文评测国内外GEO领域TOP10服务商，包括技术领先的移山科技、创意融合的奥美、人机协同的蓝色光标等，分析其技术实力、案例及适用场景，为开发者与企业提供选型参考。核心在于选择具备NLP
纯三层的转发，中间没有任何的NAT和overlay，转发效率最好。Calico 仅依赖三层路由可达。Calico 较少的依赖性使它能适配所有 VM、Container、白盒或者混合环境场景。
2025年国内Docker镜像加速指南：本文针对国内开发者使用Docker时遇到的网络问题，汇总了2025年8月最新可用的14个国内镜像源地址，包括1Panel、毫秒镜像、腾讯云、阿里云等。文章详细介绍了从Docker Daemon到containerd的配置方法，提供一键配置脚本和验证步骤，帮助开发者解决镜像拉取超时、速度慢等问题。同时还包含自建加速器、群辉NAS设置等进阶内容，全面提升容器镜像
plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."harbor:443"]endpoint = ["私有镜像仓库地址"][plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.configs."私有仓库的地址".tls]k8s是容器集群管理系统，是一个开源平台，能够实现容器集群的自动化部署，自动扩展缩2.
StatefulSet是Kubernetes中用于管理有状态应用的核心控制器，与Deployment不同，它专为需要稳定网络标识、持久存储和有序部署的应用设计。StatefulSet能够为每个Pod提供唯一且稳定的身份，确保即使在Pod重新调度后，其网络标识和存储状态仍然保持不变。PersistentVolumeClaim（PVC）是Kubernetes中用于请求存储资源的对象。它允许用户声明对特
nvidia
k8s gpu node 一机多卡，pod 调度设备选择
本文分析了开源vGPU方案HAMi中的设备插件hami-device-plugin-nvidia实现原理。作为系列第一篇，重点解读了该插件的核心功能：与NVIDIA原生device-plugin不同，HAMi自定义实现是为了支持vGPU细粒度切分。文章从程序入口开始，介绍了基于CLI的启动命令配置，并指出分析device-plugin需要关注的三个关键环节：Register注册逻辑、ListAnd
🔨动机：传统训练方法如监督微调（SFT）`难以获得大规模的多模态CoT奖励数据`；`现有的奖励模型在复杂场景中往往提供不准确或不可靠的奖励信号`。🚩创新：首次提出统一的多模态CoT奖励模型：UNIFIEDREWARD-THINK是第一个能够进行多维、逐步长链推理的统一多模态CoT奖励模型，适用于视觉理解和生成任务。1. 冷启动阶段：首先`使用少量图像生成偏好数据蒸馏GPT-4o`的推理过程，用
微软Health and life sciences重磅发布开源平台MedImageInsight，为广大临床医生提供一个专为医疗影像设计的开源嵌入模型，旨在提高诊断效率和临床决策支持。这篇文章为大家介绍了_MedImageInsight_，这是一个专为医疗影像设计的开源嵌入模型，旨在解决医疗领域中日益增长的影像数据分析需求与专业人员短缺的问题。。该模型能够在不需要为每个特定任务进行微调的情况下，
2025年7月31日，Kubesphere突然宣布闭源，引发500万用户信任危机。本文深度解析事件真相，对比Rancher/OpenShift/Sealos三大替代品的技术差异与迁移成本，揭露企业"连夜删代码"的真实困境，并探讨开源社区如何重建信任。数据显示，83%用户面临1-2个月迁移周期，中小团队平均损失超50万元。
随着容器技术的兴起，Kubernetes（简称 K8s）作为目前最主流的容器编排系统，已经被广泛应用于微服务架构、云原生开发、DevOps 体系等多个领域。然而，仅仅掌握 Kubernetes 的基础概念远远不够，实践操作和实战经验，才是真正上手的关键。本文将带你从 0 到 1，逐步搭建一个可用的 Kubernetes 应用环境，并通过实战案例掌握核心资源对象的使用方法。操作命令查看 pod查看服
熔断器和重试机制是微服务容错的核心组件，需要根据业务特点、性能要求、可用性需求等因素综合考虑。合理的设计和配置能够有效提升系统的稳定性和用户体验。关注服务端技术精选，获取更多后端实战干货！你在微服务容错设计中遇到过哪些坑？欢迎在评论区分享你的故事！
通过本文介绍的步骤，您已成功在Kubernetes集群中部署了NVIDIA GPU设备插件。现在，您的集群可以运行GPU加速的容器化应用，如机器学习训练、AI推理等任务。如需进一步优化，可参考NVIDIA官方文档，配置高级功能如MIG（多实例GPU）或GPU共享。
前面的调度方式都是站在pod的⻆度上，通过在pod上添加属性，来确定pod是否要调度到指定的node上，其实我们也可以站在node的⻆度上，通过在node上添加污点属性，来决定是否允许pod调度过来。node被设置上污点以后，就和pod之间存在了一种相互排斥的关系，进而拒绝pod调度进来，甚至可以将已经存在的pod驱逐出去。污点的格式:key:污点，key和value是污点的标签，目前支持如下三个
本文介绍了Traefik这一现代HTTP反向代理和负载均衡工具的核心特性及其在Kubernetes环境中的部署。Traefik作为边缘路由器，具有自动服务发现、动态配置更新、多后端支持等优势，支持Docker、Kubernetes等多种编排系统。文章详细对比了Traefik与Nginx Ingress的区别，阐述了其核心组件（Providers、Entrypoints、Routers、Servic
污点是添加在节点上的“排斥规则”，用于阻止 Pod 被调度到该节点。如果一个节点被添加了污点，默认情况下，所有 Pod 都会被这个节点“排斥”，无法调度到该节点上。污点的核心作用是保护节点，让节点只接受“被允许”的 Pod。给_master 节点添加污点，避免普通 Pod 占用 master 资源；给带有特殊硬件（如 GPU）的节点添加污点，只允许需要 GPU 的 Pod 调度过来。
Kubernetes中的Endpoints（ep）资源是连接Service与后端Pod的关键组件，负责存储Service代理的Pod实际IP和端口列表。当Service通过selector匹配Pod时，EndpointsController会自动维护对应的Endpoints对象，实时更新Pod变化。
假设你运营着一个AI故事生成服务：用户输入“写一个关于猫咪冒险的故事”，系统返回一段生动的文本。当早上8点上班族摸鱼时，请求量突然从100次/秒涨到1000次/秒；凌晨2点，请求量跌到10次/秒。如果固定用10个模型实例，要么早高峰“快递堆成山”（延迟高、报错），要么深夜“分拣机闲得慌”（资源浪费）。本文的目的，就是教你用“云原生弹性伸缩”解决这个问题——让系统像“智能快递仓库”一样，根据请求量自
Eureka和Consul各有优势，需要根据业务特点、性能要求、功能需求等因素综合考虑。合理的选型和配置能够有效提升系统的稳定性和性能。关注服务端技术精选，获取更多后端实战干货！你在服务注册发现中遇到过哪些坑？欢迎在评论区分享你的故事！
随着数字化转型的加速，智能运营分析平台对于企业决策愈发关键。本文旨在探讨 2024 年智能运营分析平台架构师应掌握的技能，范围涵盖大模型、云原生及实时分析领域。首先介绍核心概念，通过故事引入，解释大模型、云原生和实时分析的概念及它们之间的关系，并给出原理和架构示意图。接着深入探讨核心算法原理与操作步骤，结合数学模型与公式讲解。通过项目实战展示代码实现，阐述实际应用场景，推荐相关工具资源，分析未来发
PodReplicaSet：确保预期的Pod副本数量Deployments：无状态应用部署StatefulSet：有状态应用部署DaemonSet：确保所有Node运行同一个PodJob：一次性任务Cronjob：定时任务更高级层次对象，部署和管理PodServiceLabelNamespaces典型应用场景作用：cri-dockerd 的主要作用是为，使 Docker 能继续作 Kubernet
Kubernetes Pod重启策略详解 Kubernetes提供三种Pod重启策略：Always（默认策略，总是重启）、OnFailure（仅在异常退出时重启）和Never（从不重启）。实验验证了这三种策略：1）Always策略下，即使正常终止也会重启；2）OnFailure策略下，只有非零退出码才会触发重启，可能出现CrashLoopBackOff状态；3）Never策略下，Pod终止后不会重
PromQL是promethues 监控系统内置的一种查询语言，类似于MySQL的SQL语句，该语言仅用于读取数据。PromQL是我们学习Promethues最困难也是最重要的部分。当Promethues从系统和服务收集到指标数据时，他会把数据存储在内置的时序数据库(TSDB)中，要对收集的数据进行处理，我们需要使用PromQL从TSDB中读取数据，同时可以对所选的数据执行过滤、聚合以及其他转换操
Kubernetes作为目前最流行的容器编排平台，其成功很大程度上依赖于其高度模块化和可扩展的架构设计。在Kubernetes生态系统中，CNI（Container Network Interface）、CSI（Container Storage Interface）和CRI（Container Runtime Interface）是三个关键的接口规范，它们分别负责网络、存储和容器运行时的抽象，使
在企业会员后台注册系统中，为验证企业名称是否输入完整且是有效存在的，则可以通过云API服务的方式进行验证及提取相关的基本信息，本文将以阿里云提供的 API 服务，实现通过企业名称查询工商数据的功能。
你的问题是由于节点选择器未匹配 + 缺少对 Master 节点 Taint 的容忍导致的调度失败。为某个 worker 节点添加标签保持现有的 Tolerations 不变不要在 Master 节点上运行业务 Pod这样就能顺利调度成功。
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