云原生技术社区：Kubernetes、容器、DevOps与AI基础设施实践

准备调整节点运行时基线时，风险常藏在socket路径、日志采集、镜像缓存和自动化脚本里。本篇以K8s容器运行时迁移为主线，拆解灰度顺序、关键检查点、监控观察口径和可执行回滚判断，帮助平台团队降低变更影响面。

K8s容器隔离原理经常被误解为“像虚拟机一样安全”。读完本篇内容，你可以分清Namespace、cgroup、capabilities和沙箱运行时各自负责的边界，并知道在多租户场景下该如何评估风险。

一张GPU卡到底该切成固定实例，还是让多个任务轮流使用？围绕K8s GPU共享，本篇从隔离、显存、性能抖动和租户体验拆解MIG与时间片的取舍，并给出上线前检查清单。

GPU利用率看似不低，任务却仍在队列里等待，往往不是单点扩容能解决的问题。本篇从GPU资源碎片化治理出发，拆解画像、配额、队列和调度策略如何协同，让剩余算力更容易被真正使用。

改了PVC容量却迟迟不生效时，先别急着删卷或重启业务。本篇按事件、StorageClass、CSI、PV/PVC、节点文件系统和应用视角拆解PVC扩容失败，帮助你判断请求卡在哪一段，以及下一步该低风险处理什么。

Pod Pending不一定是CPU或内存不够，很多问题藏在调度插件的过滤、打分、预留和绑定阶段。本篇用Filter、Score到Bind的链路解释kube-scheduler如何做决策，并给出排查事件、日志和配置的对应视角。

准备把NetworkPolicy从测试环境推到生产时，最怕默认拒绝把正常调用、DNS解析或健康检查一起拦掉。本篇按依赖盘点、标签校验、灰度批次、观测指标和回滚条件拆解K8s网络策略上线清单，便于平台与业务团队共同验收。

想把 vLLM 从单机示例放到 Kubernetes 上运行，难点通常不在启动命令，而在 GPU、模型文件、服务访问和运行状态验证。这篇文章按部署链路拆解可参考的配置思路。

大模型上线不是把容器部署到集群就结束。围绕 LLMOps和Kubernetes 的分工，本文梳理模型从注册、发布、扩缩容到观测回滚的交付链路，让平台团队看清先补哪一段能力。

想用 KubeRay 在 Kubernetes 上跑 Ray 集群，不能只看 RayCluster 是否创建成功。本文从 Head/Worker、GPU申请、训练任务提交和状态验证入手，梳理平台团队可落地的部署步骤。

纠结 KServe 和 vLLM 怎么选时，先别急着做二选一。一个更偏模型服务层，一个更偏推理执行层；读完本文可以用层级、职责和场景矩阵判断它们在平台中的位置。

推理服务明明开了 HPA，却还是排队、冷启动或 GPU 利用率异常？这篇内容把 CPU、队列、显存和模型加载放在同一条链路里看，给出 K8s模型推理扩缩容的判断框架和落地边界。

集群已经有 GPU 节点，却不知道 Operator 是否真正生效？这篇内容从驱动、Device Plugin、节点标签和 Pod 调度结果入手，给出可复用的 K8s GPU Operator 验证路径。

遇到 CUDA out of memory、Pod 重启或推理请求失败时，先别急着加卡或降级模型。本文用 K8s 视角串起事件、日志、资源请求、batch size 和显存预算，帮助定位真正瓶颈。

当多个团队共用同一批 GPU 和模型环境时，AI平台多租户配额的难点常常不是资源本身，而是租户、队列、权限和借用规则没有说清。读完可获得一套可落地的治理检查路径。

容器部署和虚拟机部署的区别，不只是启动速度和资源开销。本篇用5个判断维度拆解隔离层、交付链路和治理边界，说明哪些场景可先试点容器、哪些场景应继续保持虚拟机，并形成更稳妥的部署组合。

容器部署和传统部署哪个好，取决于应用形态、发布频率和运维成熟度。本篇用条件化结论、对比表和迁移路径，帮助你判断哪些应用适合先容器化、哪些仍可继续传统部署，并规划渐进改造顺序。

想判断容器部署方式的优点，不能只看启动速度。本篇从交付一致性、弹性扩展、环境隔离和运维自动化切入，帮你区分可直接获得的收益、需要平台流程支撑的收益，以及落地前应避开的误区。

已有 TKE 或托管 Kubernetes 集群需要迁移时，最难的通常不是 YAML 能否重放，而是治理边界能否接住。本文用迁移评估清单拆解资源、权限、网络、存储和发布验证，避免把平台化改造写成厂商对比。

高可用不等于容灾，备份成功也不代表恢复可靠。面向生产平台团队，本文把故障域拆分、切换路径、数据恢复、验证指标和复盘证据串起来，帮助你设计一次可证明的容器平台容灾演练。