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云原生

API 成本失控怎么办？用预算上限+按模型限流+异常告警三道防线守住账单

API 成本失控常因预算无护栏、调用无限流、异常无告警。本文给出预算上限、按模型限流、异常账单实时告警三道防线，并说明如何通过 API 网关集中管控，守住大模型调用账单。

dogstarhuang
2026-08-17 16:15:41

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 9

#人工智能 #后端 #开发工具 +1
AI 数据库内核优化与智能查询计划生成：模型输出异常时的降级边界

模型参与查询计划评分时，要先定义它失效后的行为。遇到未覆盖的 SQL、数据分布变化或推理超时，优化器应能忽略模型结果，继续走已有的代价估算路径。本文讨论这条降级链路的边界和验证方式。模型调用不该成为优化器的单点依赖。这里的目标不是承诺固定切换耗时，而是让模型超时、输出不合法或熔断时，查询仍能回到已验证的 CBO 路径；超时阈值应由本机负载和查询预算决定。

国医中兴
2026-08-16 23:37:11

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 9

#云原生 #容器 #微服务 +2
AI 查询优化进入热路径，先给推理留固定预算

把学习型基数估算或连接顺序搜索放进优化器，最先要回答的不是“模型能否找到更优计划”，而是它会不会挤占解析、优化和执行资源。模型调用一旦进入热路径，排队与缓存未命中都可能让优化阶段本身成为延迟来源。本文讨论一个可验证的边界：AI 模块只能使用预留预算；预算不足时回退到已有 CBO。是否启用、阈值取值和预期收益都应由当前版本、SQL 集和压测结果决定。

国医中兴
2026-08-14 14:01:06

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 10

#云原生 #容器 #微服务 +2
【K8s Pod生命周期】别再瞎猜了！K8s Pod 卡在 Pending？5 条命令快速定位资源不足

摘要： Kubernetes集群中Pod卡在Pending状态多由资源不足引发，本文提供实战排查指南：快速定位：通过kubectl describe pod查看Events，确认是否因CPU/内存不足（如Insufficient cpu）；结合kubectl describe nodes检查节点资源分配情况，注意调度器仅关注Pod的requests而非实时负载。根因分析：常见问题包括Pod的r

Tale_G
2026-08-13 08:35:59

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 8

#云原生
HxApisix 云原生 API 网关的架构设计与 AI 集成实践（THS）

文章摘要 HxApisix是同花顺基于Apache APISIX开发的云原生API网关，专为应对微服务架构和AI Agent接入的挑战而设计。其核心架构采用OpenResty+Etcd+Kubernetes的技术栈，实现了高性能和热更新能力。网关最大的创新是MCP代理插件，能将REST API转换为AI Agent可调用的MCP协议接口，支持三种工作模式和双层认证架构。同时，HxApisix构建了

 DK_Allen
2026-08-11 11:18:27

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 11

#云原生 #人工智能
MCP 无状态化升级解析：会话移除、MRTR、请求头路由与云原生 Agent Server

MCP 升级的重点不是字段变化，而是从有状态会话转向更适合扩容、鉴权和路由的 Agent 基础设施

 u010592101
2026-08-11 11:04:18

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 18

#云原生 #人工智能 #架构 +1
告别kubectl？我用自然语言把K8s集群“问”明白了

✅ 在自建 K3s 集群上部署✅ 使用最小权限的 ServiceAccount 保障安全✅ 通过 Ingress + TLS 对外暴露服务✅ 在 Cherry Studio 中成功对接并使用关键收获MCP 协议（尤其是 Streamable HTTP 模式）的握手流程比想象中复杂，但客户端（如 Cherry Studio）会帮我们处理好这些细节。镜像拉取是部署中最耗时的环节（ghcr.io在国内访

 -KamMinG
2026-08-10 15:02:27

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 5

#kubernetes #容器 #云原生
TDSQL-C：云原生架构与AI能力解析

# **TDSQL-C：云原生架构与 AI 能力解析**# 一、产品定位与核心亮点TDSQL-C 是腾讯云自研、面向 AI 时代的双引擎云原生数据库，计算节点采用 PostgreSQL 与 MySQL 双引擎内核，几乎覆盖全部业务场景，是腾讯云数据库自研产品家族的核心。通过 MCP、REST 等开放协议，可统一接入腾讯云 CloudBase 的 BaaS 平台，以及 Cursor、Fast

行业研究员
2026-08-07 15:50:14

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 5

#云原生 #架构 #人工智能 +1
从Cloud Native到AI Native：K8s DRA与Agent协议栈

2026年云原生技术迎来AI Native范式跃迁，Kubernetes通过DRA实现GPU细粒度调度（显存/算力切片），使利用率提升3.5倍。KServe的LLMInferenceService支持大模型分布式推理，结合Token感知弹性伸缩优化成本。Agent协议栈形成四层标准架构：MCP实现工具调用标准化，A2A规范多Agent协作，AG-UI统一人机交互。AI Native基础设施核心特征

 DK_Allen
2026-08-05 11:00:20

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 24

#云原生 #人工智能 #kubernetes
Function Calling、MCP、Agent Skill 三层架构解析

文章摘要：本文系统解析了AI开发中的三层架构：Function Calling、MCP和Agent Skill。第一层Function Calling是基础调用协议，解决模型如何触发外部函数的问题；第二层MCP实现工具标准化封装，解决工具自动发现和接入问题；第三层Agent Skill负责流程封装，解决复杂任务的执行编排问题。三层呈现递进关系：Skill依赖MCP提供的工具，MCP依赖Funct

程序员z7
2026-07-29 11:36:38

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 22

#架构 #微服务 #云原生
AI 推理的零拷贝传输：从 GPU 显存到网络响应的优化路径

零拷贝的本质不是"不拷贝"，而是让数据流动的路径最短。GPU 算出来的 bit，最短路径就是 GPU → PCIe → NIC → 光纤，中间不要让 CPU 碰一下。PCIe Gen5 x16 带宽：64GB/s，是 GPU HBM 带宽的 1/30一次 GPU→CPU memcpy 开销：~100ns 启动 + 每字节 ~1ns（对于 8KB 数据约 8μs）RDMA 延迟 vs TCP 延迟：

键盘鼓手苏苏
2026-07-25 01:34:48

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 20

#云原生 #kubernetes
[智能体-478]：Coze（扣子）三种官方鉴权令牌完整详解

以登录者个人账号身份调用 API 的临时密钥，前缀pat_，是前面写 curl、Playground 调试用的令牌扣子。独立服务身份凭证，前缀sat_企业版专属，用于后端常驻服务调用 AI 智能体，替代 PAT 做生产环境鉴权。基于 OAuth2.0 标准流程生成的短时令牌，代表终端普通用户身份，实现多用户会话隔离，是面向 C 端产品的标准方案扣子。

文火冰糖的硅基工坊
2026-06-20 21:30:26

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#人工智能 #架构 #云原生
Qwen3.5-Plus Redis 缓存击穿（Cache Breakdown）是指在高并发场景下，某个热点 Key（Hot Key）突然过期，此时大量请求同时访问该 Key，由于缓存中不存在该数据

Redis 缓存击穿（Cache Breakdown）是指在高并发场景下，某个热点 Key（Hot Key）突然过期，此时大量请求同时访问该 Key，由于缓存中不存在该数据，所有请求直接穿透到数据库，导致数据库瞬间压力过大，甚至宕机。这与“缓存穿透”（查询不存在的数据）和“缓存雪崩”（大量 Key 同时过期或 Redis 宕机）有所不同，击穿的核心特征是：单个热点 Key 过期 + 高并发。并发量

 稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-03-09 07:30:33

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 2

#redis #缓存 #数据库 +2
数字重生诉讼案中的测试启示：当情感算法遭遇伦理边界

摘要：本案揭示了一起因技术漏洞引发的数字伦理纠纷。被告利用非法获取的医疗数据和社交信息构建3D数字人，但测试环节存在严重缺陷：未验证数据权限、忽视情感算法偏差、缺少伦理评估。关键漏洞包括亲属关系验证缺失、情感训练集失衡及物联网通信隔离失效。案件警示测试人员需从功能正确性转向伦理安全评估，建议引入遗嘱验证模块、伦理影响评分等防护机制，推动行业建立兼顾技术性能与社会价值的测试新范式。（149字）

测试人社区—小叶子
2026-03-12 17:09:14

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 8

#算法 #devops #云原生 +3
OOMKilled、CrashLoopBackOff、ImagePullBackOff 原因

OOMKilled：内存不够用，核心是调高内存限制 / 换小模型；：容器启动就崩，核心是看日志找程序错误；：镜像拉取不到，核心是检查镜像地址 / 网络 / 认证。这三个错误里，你的 Ollama 最容易触发连锁反应，优先检查内存限制和模型大小即可解决。

gilgameshm
2026-03-13 16:01:00

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 10

#kubernetes #容器 #云原生
让 AI Agent 安全“跑”在云端：基于函数计算打造 Agent 代码沙箱

阿里云函数计算 FC 为这一难题提供了全新的解题思路。其底层基于轻量级安全沙箱，天然具备进程级隔离、资源极致伸缩、按需付费等特性。这种架构与 Agent 对代码执行环境的需求高度契合，使得构建高密度、低成本、安全可靠的 Agent 运行时成为可能。

阿里云云原生
2026-02-09 16:02:47

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 17

#人工智能 #安全 #数据库 +2
从打字机到云原生：MCP通信协议的进化史与未来展望

本文探讨了MCP通信协议从本地Stdio到云原生Streamable HTTP的演进历程，分析了各阶段技术特点与性能表现。重点介绍了Streamable HTTP协议在云原生环境下的创新优势，包括双向通信、动态协议协商等特性，为AI服务提供高效、可靠的传输解决方案。

html8
2026-02-06 14:38:07

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 9

#MCP #云原生
MCP认证准备：Hunyuan-MT 7B在云计算中的应用

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Hunyuan-MT 7B全能翻译镜像，实现低延迟、高精度的多语种实时翻译服务。该镜像适用于跨境电商客服同传、视频会议字幕生成等典型云上AI应用场景，兼顾推理效率与资源成本，完美契合MCP认证强调的云原生实践能力。

纸寿司
2026-02-11 00:22:38

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 11

#机器翻译 #云原生
Coze-Loop云原生：Kubernetes Operator优化

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🔄 coze-loop - AI 代码循环优化器镜像，实现Kubernetes Operator的Reconcile循环智能优化。该镜像典型应用于云原生环境下AI Agent驱动的Operator性能调优，如自动识别缓存瓶颈、精细化治理事件处理与提升Reconcile响应效率。

顾凯之
2026-02-11 00:48:24

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 3

#云原生
解决LLM推理“脑裂”难题：Kubernetes LeaderWorkerSet（LWS）组件在大模型推理部署中的应用

摘要：Google开源的LeaderWorkerSet（LWS）解决了Kubernetes在LLM分布式推理场景中的痛点。传统Deployment和StatefulSet难以满足模型推理对Pod协同和弹性的需求，而LWS通过组级生命周期管理（1个Leader+多个Worker的副本组架构）、LeaderReady启动策略及独占拓扑功能，完美适配vLLM等框架。LWS支持原子化扩缩容、版本一致性保障

 佳杰云星
2026-02-12 11:10:01

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 18

#kubernetes #云原生 #人工智能
SRE AI Agent 开发复盘及小白向教程 (一) 项目环境搭建

本文详细记录了基于Rocky Linux 9.6搭建Kubernetes集群的全过程。首先通过VMware配置三台虚拟机（k8s-node1/2/3），设置静态IP并关闭防火墙。然后使用Ansible进行自动化部署：包括SSH互信配置、基础环境准备（禁用SELinux和Swap、内核参数调整）、containerd容器运行时安装、Kubernetes组件部署。重点介绍了Ansible Playbo

qq_37438848
2026-02-12 15:03:37

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 21

#linux #运维 #docker +3
Kagent：云原生下的AI智能体

是一个 Kubernetes 原生的 AI Agent 框架，它将 Agent 定义为 Kubernetes CRD（Custom Resource Definition），让用户可以像管理 Deployment 一样管理 Agent。这不是简单地"把 Agent 跑在 K8s 上"，而是深度融入 Kubernetes 的资源模型，让 Agent 天然具备云原生基础设施的所有能力。本文档阐述 Ka

鱼儿塘
2026-02-24 09:01:58

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 5

#云原生 #人工智能
Harness Engineering 通识：如何构建可靠的 AI Agent 基础设施

break")模型是 intelligence，harness 是 infrastructure- 两者分离是工程化的必然安全不是外围模块，是架构本体- 权限、审计、hooks 必须内建可观测性决定可维护性- 决策日志、token 追踪、成本分析缺一不可确定性 + 概率性 = 可靠系统- LLM 做 augmentation，规则做兜底生态决定长期竞争力- 技能系统、插件兼容、工具丰富度当所有人都

 weixin_41736460
2026-04-03 11:17:53

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 7

#人工智能 #AIGC #云原生
AEnvironment深度研究报告

AEnvironment（AEnv）深度研究报告摘要蚂蚁集团开源的AEnvironment（AEnv）是一套面向智能体强化学习（Agentic RL）的统一环境平台，采用"万物皆环境"（Everything as Environment）的设计理念。该系统将各类能力（工具函数、奖励函数、外部系统等）统一抽象为环境接口，支持环境即代码（Environment-as-Code）的完整DevOps生命

 tianyamingyue1993
2026-05-18 00:00:10

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 4

#人工智能 #云原生 #后端