【云原生之kubernetes实战】在k8s环境下部署Homepage个人导航页

基于eBPF的云原生可观测性开源项目Kindling之容器环境下的DNS问题排查

问题描述 最近在协助用户做业务的容器化迁移时，对业务做压力测试，发现ui服务的/homepage接口出现了偶发性的响应请求超时。给大家分享下排查问题过程。 问题定位 先通过skywalking看看相关ui的/homepagetrace，通过下图可以看到总耗时超过5828ms。 发现延时出现在ui/homepage的self上，共耗时4005ms。其他依赖调用的时间只用了1823ms。可以确认从ui/homepage调用app/homepage的请求发生到请求数据传输完成耗时太多。现在没有更好的方

Kubernetes Ingress集成GitHub OAuth实现轻量级服务认证

在云原生架构中，Kubernetes本身不为HTTP应用提供开箱即用的用户身份认证能力；Ingress作为七层流量入口，需借助外部协议桥接组件完成身份验证。oauth2_proxy正是一种专注OAuth2协议翻译的轻量中间件，它不管理用户或权限，而是将GitHub等主流SSO平台颁发的身份凭证，安全转换为X-Forwarded-*标准Header，供后端服务直接消费。该方案规避了自研认证逻辑、避免侵入业务代码，同时复用企业已有身份体系，显著降低运维复杂度与安全风险。典型适用于内部数据看板、配置后台、AI调试

生产级机器学习服务稳定性与可观测性实战

机器学习模型部署不是终点，而是工程化落地的起点。从离线训练到在线推理，核心挑战在于系统稳定性、低延迟响应与全链路可观测性。本文围绕Triton推理服务器、云原生架构（Kubernetes+Istio）、特征服务（Feast+Redis+Kafka）及OpenTelemetry可观测栈展开，深入解析动态批处理调优、缓存穿透防御、GPU显存治理、业务语义埋点等关键实践。聚焦真实场景中的P99延迟压降、高并发容错、数据漂移应对与故障快速定位，为MLOps工程师提供可复用的韧性推理服务建设路径。

Grafana Dashboard Collection

完整的 Kubernetes 集群监控 Dashboard 集合，包含非 GPU 和 GPU 环境的监控方案。

2026年家庭实验室AI运维实战：基于MCP协议的6大工具详解

在自动化运维领域，AI与基础设施的集成正成为技术演进的关键方向。其核心原理在于通过标准化协议，让大语言模型能够安全、可控地调用外部工具与数据源，从而将自然语言指令转化为具体的系统操作。这种技术架构的价值在于极大降低了运维复杂度，使开发者能够通过对话式交互完成以往需要专业脚本或手动操作的任务。典型的应用场景包括智能化的虚拟机管理、Kubernetes集群运维以及自动化备份与监控等。本文聚焦于MCP（Model Context Protocol）这一新兴协议标准，它正是实现这一愿景的“通用插座”。通过盘点Pro