译者注：近三年来，AI 热潮席卷科技行业，相关话题无处不在。与 AI 相关的讨论已经渗透到科技领域的每个角落，看似没有 AI 故事的产品变得更难推广。这里的云原生可以换成任何其他技术领域，AI 的兴起是否也在影响它们的发展和关注度？欢迎大家留言讨论。在这个充满变革的时代，保持开放心态、持续学习和积极拥抱新技术至关重要。无论是 AI 还是云原生，唯有不断探索和实践，才能在技术浪潮中立于不败之地。让我

云原生领域近期动态：以色列初创公司MetalBear获1250万美元种子轮融资，其开源工具mirrord可简化Kubernetes开发；Chaos Mesh曝出严重漏洞"Chaotic Deputy"，可能导致集群被劫持；Dapr v1.16发布，新增多应用工作流支持。技术实践方面，Kubernetes v1.34推出卷组快照功能，LLMariner、OneX等开源项目值得关注

各位社区朋友，大家好。最近 KubeSphere 社区版的消息引发了不少讨论。KubeSphere 社区版即将于国庆后和大家见面。今天，我们想先向大家介绍一下 KubeSphere 社区版。

在访谈中，John Belamaric 解释了该工作组如何在多个 SIG（如 Node、Scheduling、Autoscaling 等）之间进行协作，以支持 AI 加速器、网络设备等难以抽象的硬件资源，让用户以声明式方式申请设备（例如指定型号、容量等属性），由 Kubernetes 平台做匹配、分配与配置，同时还兼顾可扩展性与对云平台的整合。它内建了大量安全检查（覆盖 CIS、NIST、PCI-

HolmesGPT是一个面向云原生环境的智能故障排查助手（AI Agent for Troubleshooting Cloud-Native Environments）。它通过多源数据联动、自动化集成与智能分析，帮助你快速定位并解决集群中的问题。你可以把它理解为一位 7×24 小时在线的“云原生顾问”，既懂 Kubernetes，也懂日志、告警和 CI/CD。

本文系统梳理了当今企业在 DevOps 实践中常见的十项核心挑战，包括环境不一致、部署延迟、监控盲区、跨团队协作障碍、安全与合规风险、自动化流程碎片化、工具链复杂性、可观测性不足、变更管理困难以及文化转型滞后等。文章还提到，Talos 在边缘计算（如零售终端、机器人、工厂自动化）场景已有大量应用，同时遵循 SBOM、签名构建、CIS 基准、SELinux 强化等合规性要求，未来规划包括扩展对不同硬

在这篇文章中，作者从自己在生产环境中管理 Kubernetes 的经验出发，列举了七类常见的部署与运维陷阱——包括未设置资源 requests/limits、忽视 liveness/readiness 探针、单靠 kubectl logs 进行排错、开发与生产配置一模一样、遗留无用资源、缺乏日志/监控机制、以及环境隔离不足等——并针对每个陷阱提供了实践建议，如从小量资源开始、使用自动扩缩容、统一日

组件名称：Fluid功能定位：云原生数据编排与加速核心组件组件链接点击访问 Fluid 扩展组件页面Fluid 通过Dataset 抽象层统一管理多类型数据源，并结合缓存运行时（如等）实现高性能数据访问。它具备以下核心能力：✅ 自动缓存调度：根据计算任务与数据访问模式动态调整缓存布局，减少跨节点 I/O。✅ 数据亲和性调度：让计算更靠近数据执行，最大化节点本地缓存命中率。✅ 缓存预热与复用：提前加

KubeSphere 已被 Aqara 智能家居、本来生活、东方通信、微宏科技、东软、新浪、三一重工、华夏银行、四川航空、国药集团、微众银行、紫金保险、去哪儿网、中通、中国人民银行、中国银行、中国人保寿险、中国太平保险、中国移动、中国联通、中国电信、天翼云、中移金科、Radore、ZaloPay 等海内外数万家企业采用。Kyverno 是一个专为 Kubernetes 设计的策略引擎，通过自定义资

该版本还引入全新的统一全局配置格式，简化了 V1 与 V2 引擎的管理操作。这篇文章介绍了 Kubernetes History Inspector (KHI) 这个开源工具的设计背景、功能与发展历程 — 在该播客中，主持人与 Kakeru Ishii（KHI 的发起者）探讨了 KHI 如何将来自 Kubernetes 集群的审核与日志数据可视化为时间线与集群图谱，以支持跨组件故障诊断，同时聊到了