云原生入门科普视频文案及路线图

最新推荐文章于 2025-11-24 23:02:50 发布
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#云原生

本文介绍了云原生技术的核心概念，包括私有云、公有云和混合云的部署模式，以及Docker容器、containerd、Ubuntu镜像的使用，重点讲解了微服务架构中的Kubernetes（k8s）与pod、yaml配置的应用和kubectl工具的管理作用。

云原生相关概念介绍

私有云 公有云 混合云

镜像 容器 docker containerd

构建unbuntu

微服务 jar

k8s：pod   

xx.yml   rs

kubectl 

 

AI原生应用领域中自然语言生成的创新玩法
AI天才研究院
07-06 797
想象一下：你正在策划一场旅行，对AI助手说"帮我设计一条带宠物的周末自驾游路线，要避开人多的地方，晚上能看到星星"，几秒钟后，一份详细的路线规划、沿途宠物友好型餐厅推荐和星空观测点介绍出现在屏幕上——这不是科幻电影，而是当下AI原生应用中自然语言生成技术的日常应用。用小学生能听懂的语言解释NLG的核心原理，揭开"机器为什么会写文章"的神秘面纱；通过实战案例展示NLG在AI原生应用中的创新玩法，让你知道"除了聊天，NLG还能做什么"；
AI视频生成工具完全指南：从Sora到开源替代方案全解析
数字人生
10-16 394
AI视频生成工具全指南：解锁创作新可能 本文全面介绍了当前AI视频生成领域的各类工具，帮助创作者快速找到适合自己的解决方案。文章首先分析了OpenAI的Sora及其访问限制，随后推荐了DIGEN Sora、GAGA-1等优质免费替代方案，并详细介绍了Ovi、MoneyPrinterTurbo等开源工具的特性与部署方式。此外，还提供了Midjourney+Ovi等组合工作流建议，以及按使用场景和硬件条件的工具选择指南。最后展望了AI视频生成技术未来将向更高质量、更低门槛、更丰富生态发展的趋势，鼓励创作者善用这
AI原生应用领域与自然语言生成的碰撞火花
大模型应用工坊
09-12 655
随着GPT-3、ChatGPT等大语言模型（LLM）的爆发，自然语言生成（NLG）技术已从“能写”进化到“会思考”。但真正的变革不在于单个技术的突破，而在于如何用AI重新定义应用形态——这就是“AI原生应用”（AI-Native Application）。什么是AI原生应用？它与传统应用的本质区别自然语言生成（NLG）如何成为AI原生应用的“语言引擎”两者结合后，在真实场景中创造了哪些“不可能”用“智能客服”的故事引出核心概念拆解AI原生应用与NLG的定义、关系及技术架构。
科普：互联网的岗位职责和技能
公众号Technology_stack作者，IT咨询请公众号私信
12-27 2383
一篇文章带你了解互联网岗位职责与技术
从0到1构建AI原生应用：基于NLP的智能内容生成系统
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
07-26 883
在人工智能技术迅猛发展的今天，AI原生应用正逐渐成为软件开发的新范式。本文将带领读者踏上从0到1构建基于自然语言处理(NLP)的智能内容生成系统的旅程。我们将深入探讨AI原生应用的核心概念、技术原理和实现方法，通过生动的比喻和实际案例，将复杂的技术概念转化为可理解的知识。文章详细介绍了系统架构设计、大语言模型选型、提示工程技巧、检索增强生成(RAG)技术以及实际应用部署等关键环节。
【大模型科普】大模型：人工智能的前沿（一文读懂大模型）
HUANGXIN9898的博客
04-24 1906
在数字化浪潮汹涌澎湃、日新月异的当今时代，大模型犹如一颗璀璨夺目的新星，在科技的天幕上强势崛起，迅速吸引了全球范围内的广泛关注与热烈讨论，成为科技领域一颗耀眼的焦点。从最初的理论探索与初步尝试，到如今在各行各业中的广泛渗透与深度应用，大模型正以令人瞠目结舌的速度和不可阻挡的态势，重塑着我们的生活方式、工作模式乃至整个社会的运行逻辑。大模型不仅是人工智能技术发展历程中的一个重大突破和里程碑式的成就，更是推动全球经济持续增长、提升社会治理效能、加速科技创新步伐的关键力量。
腾讯开源混元图像3.0：800亿参数重构AIGC创作生态
gitblog_00713的博客
11-23 716
# 点赞+收藏+关注，获取AIGC前沿技术动态！下期预告：《混元图像3.0提示词工程高级指南》
800亿参数开源巨兽：腾讯混元图像3.0重构AIGC行业格局
gitblog_00481的博客
11-15 900
腾讯正式开源混元图像3.0（HunyuanImage 3.0），以800亿参数规模打造全球首个工业级原生多模态生图模型，其文本生成图像表现已媲美甚至超越DALL-E 3等闭源旗舰模型，在国际权威榜单LMArena登顶综合与开源双榜首。 ## 行业现状：多模态竞争进入深水区 2025年第二季度全球文生图API调用量突破120亿次，商业模型占据72%市场份额，但开源模型的技术追赶速度显著加快。多模态
Ai能在业务项上解决什么实际问题及其技术路线
yyq916的博客
08-10 1624
最后，结合检索到的信息和问题，生成模型会生成相应的回答。效果：例如，用户询问“如何重置密码”，系统检索到相关的步骤说明，并生成回答：“您可以按照以下步骤重置密码：首先，点击登录页面的‘忘记密码’按钮，然后输入您的注册邮箱或手机号码，系统会向您发送一封重置密码的邮件或短信，您只需按照邮件或短信中的提示进行操作即可。效果：例如，学生询问“牛顿第二定律的公式是什么”，系统检索到相关的教材章节，并生成回答：“牛顿第二定律的公式是F = ma，其中F表示物体所受的合力，m表示物体的质量，a表示物体的加速度。
云原生与Serverless架构在高并发互联网系统中的设计优化与工程实践经验分享
2501_94114264的博客
11-24 419
架构设计优先云原生微服务与 Serverless 函数结合，实现弹性伸缩和高可用功能拆分独立部署，提高可维护性高并发优化异步任务、消息队列削峰负载均衡和限流策略保证系统稳定资源管理与弹性容器化 + 自动伸缩Serverless 并发配置和预热降低延迟监控闭环与持续优化日志、性能指标、告警形成闭环持续分析瓶颈，迭代优化函数性能和微服务效率云原生与 Serverless 架构在高并发互联网系统中，通过微服务化、事件驱动、异步任务和弹性伸缩，实现了高性能、低成本、可扩展、易运维的现代互联网基础设施。
云原生自治网络趋势下基于 Go 构建高性能分布式服务网格通信框架的设计实践与深度优化研究
2501_94058529的博客
11-24 300
服务网格（Service Mesh）作为云原生时代的服务通信基座，为应用提供了“零侵入、强治理、高自动化”的基础能力，而 Go 语言凭借内存安全、高并发与良好网络栈性能，成为当前主流 Sidecar 与控制平面实现语言。随着云边协同计算、eBPF 加速、AI 自适应调度与 FinOps 成本治理不断深入，未来的服务网格将从“通信控制”演化为“自治运行平台”，而 Go 仍将是核心实现语言之一，为下一代分布式系统提供基础技术动力。在实际故障处置中，可结合观测数据实时切换路由策略，实现分钟级容灾。
云原生安全
2509_93947362的博客
11-24 164
先聊聊容器安全这块硬骨头。另外，容器运行时也得盯紧，像Falco这种开源工具能实时监测异常操作，比如突然冒出的特权容器或者敏感目录访问，一有风吹草动就告警。云平台的原生安全工具也得用起来，比如AWS的Security Group和Azure的NSG，规则要最小权限原则，只开放必要端口。说实话，刚开始推行时总有人抱怨流程繁琐，等真防住几次零日漏洞攻击后，全员才意识到：云原生安全就是个持续博弈的过程，今天偷懒省一步，明天就可能全线崩盘。总之，云原生安全没有银弹，它得像编织渔网一样，把技术、流程、文化三层织密。
面向云原生微服务的 Go 高并发架构实践与性能优化工程化经验分享
2501_94098874的博客
11-24 266
在架构设计方面，高并发系统通常采用微服务拆分策略，将业务模块按照领域独立部署，例如用户服务、订单服务、支付服务等。每个服务可独立扩展，减少单点压力，同时支持水平扩容。本文结合实际互联网项目经验，从架构设计、服务拆分、并发优化、内存管理、网络性能调优及工程化建设等方面，系统分享 Go 在高并发环境下的实践经验与优化策略，为开发者提供可落地的参考。通过压测工具（hey、wrk、k6）模拟高并发流量，对数据库、消息队列和服务端口进行压力测试，并根据测试结果调整线程池、协程池、缓存策略和限流参数。
云原生存储
2509_93932703的博客
11-24 286
更进一步，像有状态应用StatefulSet，它能帮我们管理带状态的Pod，为每个Pod创建专属的、稳定的网络标识和持久化存储，保证了Pod实例和其存储数据之间绑定的有序性和稳定性。应用只需要声明“我要一个10Gi的、能读写的存储空间”，至于这个空间是来自NFS、CephRBD，还是云厂商的云盘，应用根本不关心。各大存储厂商，无论是开源的Ceph、Longhorn，还是公有云的块存储、文件存储，只要实现了CSI接口，就能无缝接入K8s。传统存储卷的绑定太“硬”了，跟容器这种“轻盈”的架构格格不入。
前端云原生
2509_93946285的博客
11-24 291
比如，用容器技术把前端应用打包成镜像，塞进Kubernetes集群里管理，这样一来，部署、扩缩容、故障恢复全自动化了。如果想玩高级点，可以结合微前端架构，把不同团队开发的前端模块拆成独立子应用，每个都做成容器，由主应用动态加载。我见过不少团队一开始热情高涨，结果卡在镜像构建优化上——比如，怎么把前端依赖分层打包，减少镜像大小，提升拉取速度。未来，随着Serverless和边缘计算普及，前端云原生还会有更多玩法——比如，函数计算渲染页面，或者CDN边缘节点运行前端逻辑。总之，别被术语吓住，动手试试就明白了。
Vue云原生
2509_93942347的博客
11-24 284
Vue应用本身无状态，所以特适合横向扩展——流量大了自动加实例，少了就缩容，资源利用率嗖嗖往上飙。记得第一次测试时，前端改了行代码，CI/CD流水线自动构建镜像、推送到仓库，然后K8s滚动更新，用户完全无感知。这招挺实用，能快速定位问题——比如某个版本更新后，CSS加载慢了，立马就能发现。更重要的是，这套架构为未来打好了基础，比如以后加个Vue3的Composition API优化性能，或者集成Serverless函数处理表单提交，都能无缝衔接。别看起步有点学习曲线，但一旦跑顺了，那感觉，绝对值回票价。
云原生在混合云中的部署
2509_93948268的博客
11-24 133
如果追求极致，可以试试公有云提供的云企业网服务，比如阿里云的CEN，能自动构建混合云网络。我们的做法是把MySQL集群主节点放在私有云，通过DRBD同步到公有云备节点，读写分离时用ProxySQL做路由。镜像仓库需要做智能同步。后来改用Harbor的复制策略，在私有云搭建主仓库，自动同步增量镜像到公有云仓库。混合云下的云原生部署没有银弹，核心思路是“应用无状态化，数据异步化，调度智能化”。单集群跨云：用Kubeadm或K3s搭建一个集群，Master节点放私有云，Worker节点分散到多家公有云。
基于Go语言构建云原生高并发消息推送系统的架构设计与性能优化工程实践分享
最新发布
2501_94187798的博客
11-24 231
本文结合实际项目经验，从系统架构设计、并发处理、消息队列优化、缓存策略、性能调优及工程化建设等方面，分享 Go 在高并发消息推送场景下的工程实践经验。通过以上策略，Go 构建的云原生高并发消息推送系统在百万级并发场景下依然能保持低延迟、高可用和良好扩展性，为企业级实时消息推送和通知系统提供稳定可靠的技术保障。将系统拆分为推送服务、消息队列服务、用户订阅管理服务、消息持久化服务等，每个服务可独立扩展，降低单点压力。Goroutine 内存占用极低，可同时创建数十万甚至百万级并发任务，无需频繁切换系统线程。
云原生转型经验：容器化部署的坑与解决
2509_93942623的博客
11-24 366
特别要注意的是，在K8s里挂载CephFS时必须设置mountOptions中的noatime参数，否则inode缓存会快速耗尽。血泪教训：livenessProbe的initialDelaySeconds一定要大于应用真实启动时间，readinessProbe的failureThreshold要适当放宽，特别是对Java应用这种启动慢的类型。现在我们的策略是：主分支镜像保留30天，特性分支镜像保留7天，所有镜像都打上CI流水线编号作为标签。第四，资源限制必须配置，这是保证集群稳定的生命线。
云原生技术年货：架构实践与创新指南
《云原生技术与架构实践年货小红书》是一本深度探讨和实践云原生技术的专业书籍，由阿里巴巴云推出，旨在总结和分享过去一年在云原生领域的创新与突破。该书共计超过1500页，包含70万字的内容，涵盖了容器技术、...
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