4/17/2025 從勞動到勝利：運用Agentic AI優化基礎設施即代碼 Agentic AIInfrastructure as CodeGenerative AITerraformOpen TofuCNCF 基礎設施即代碼（Infrastructure as Code, IaC）已成為現代雲端運算與DevOps實踐的核心技術，而Terraform與Open Tofu作為主流IaC工具，持續推動自動化部署與資源管理的進步。然而，隨著基礎設施規模擴張，開發者面臨模組膨脹、政策管理複雜與文檔維護困難等挑戰。本文探討如何透過Agentic AI技術，結合生成式AI與IaC工具，建立自動化協作系統，以減少重複性工作（toil），提升GitOps流程效率。
4/17/2025 從 HAR 轉 OpenTelemetry Trace：重新定義觀測架構 OpenTelemetryTraceStreamingProcessingHARCNCF 在現代軟體系統中，觀測（Observability）已成為確保系統穩定性與可維護性的核心技術。OpenTelemetry 作為 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）旗下的開放源碼專案，提供標準化的 Trace、Metrics 與 Logs 收集能力，協助開發者深入理解系統行為。本文探討如何將傳統的 HAR（HTTP Archive）資料轉換為 OpenTelemetry Trace，並透過流處理架構實現高效觀測，為網路監控與效能分析提供新視野。
4/17/2025 GPU集群管理於大規模AI與GPU的挑戰與機會 fault detection and recoveryobservabilityGPU clustersAI workloadsCNCF 隨著AI工作負載的快速成長，GPU集群成為推動機器學習與深度學習應用的核心基礎設施。然而，面對高密度GPU節點與複雜的資源管理需求，如何確保系統的穩定性、可觀測性與自動化恢復能力，成為關鍵挑戰。本文探討Bella與Bella 2集群的架構設計，並分析其在故障檢測、資源優化與自動化恢復方面的技術實踐，為大規模GPU集群管理提供參考。
4/17/2025 AI安全錯誤分析：Kubeflow與Confidential Computing的應用 KubeflowAI securityCNCFSecurity mistakesConfidential Computing 隨著AI技術的快速發展，其應用場景日益擴展，但伴隨而來的潛在安全風險也愈加顯著。從供應鏈攻擊到提示注入，AI系統的每個環節都可能成為攻擊者的目標。本文聚焦於Kubeflow與Confidential Computing在AI安全領域的應用，探討如何透過技術整合與最佳實踐，應對四大核心安全風險：供應鏈攻擊、幻覺、平臺劫持與提示注入。透過深入解析工具特性與實作案例，為企業與開發者提供具體的防禦策略。
4/17/2025 從採樣到全可視性：擴展追蹤至萬萬個跨度 tracingsamplingSNMPdashboardsspansCNCF 使用SNMP監控硬體狀態（CPU使用率、記憶體等），管理員透過閾值警報進行網路輪詢，奠定基礎監測架構。
4/17/2025 OpenTelemetry Profiling 狀態與技術實踐 profilingOpenTelemetrysignalCNCF 在雲原生與微服務架構日益普及的背景下，應用程序的性能監測與異常診斷成為關鍵挑戰。OpenTelemetry 作為 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）的核心項目，近年來積極拓展其監測能力，將 **profiling**（效能剖析）納入核心信號類型。本文探討 OpenTelemetry Profiling 的技術進展、架構設計與實踐挑戰，並解析其在生產環境中的應用價值。
4/17/2025 LLM實例網關：雲原生生態中高效推理流量的關鍵技術 instance inference gatewaynextG ingress APIcloud-native ecosystemgateway APICNCF 隨著大型語言模型（LLM）在各領域的應用深化，其推理流量的處理需求正持續增長。傳統的雲原生網關架構在面對LLM特有的高資料量、長處理時間與動態模型路由等特性時，顯現出明顯的限制。為此，基於CNCF倡導的NextG Ingress API所延伸的Gateway API，結合LLM推理流量的特殊需求，提出了「LLM實例網關」（Instance Inference Gateway）概念，旨在提供更靈活、可擴展的推理流量管理方案。本文將深入解析其技術架構與應用價值。
4/17/2025 Kubeflow 社群參與與企業級 MLOps 平臺建構 Kubeflowcommunity engagemententerprise readyMLOps platformCNCFAI and ML platform Kubeflow 是基於 Kubernetes 的 AI/ML 平臺生態系統，提供端到端的 MLOps 解決方案，旨在簡化機器學習工作流程並提升企業級部署的可行性。其架構分為四層：基礎層（硬體加速器）、Kubernetes 層（容器化運算環境）、Kubeflow 層（核心元件）、應用層（Jupyter Notebook、TensorFlow/PyTorch 等工具）。透過整合 Kubernetes 生態系統，Kubeflow 支援從模型訓練、註冊、部署到服務化的全生命週期管理，成為企業轉型 AI 的關鍵技術基礎。
4/17/2025 以 OTTL Playground 簡化 OpenTelemetry 資料轉換與調試流程 OpenTelemetryOTTLtransform processorplaygroundtroubleshootingCNCF 在微服務與雲原生架構普及的今日，Observability 已成為系統監控的核心議題。OpenTelemetry 作為 CNCF 結盟的開放標準，提供統一的 trace、log 與 metric 收集與處理能力。然而，面對複雜的資料轉換需求，開發者常需面對語句調試與結果驗證的挑戰。OTTL（OpenTelemetry Transformation Language）作為 OpenTelemetry 收集器內建的 DSL，提供強大的資料處理能力，而 OTTL Playground 則透過 Web-based 沙箱環境，為使用者帶來更直覺的調試體驗。本文將深入解析 OTTL Playground 的功能與應用場景，並探討其在實際開發中的價值。
4/17/2025 OTel 觀測性實踐與教訓：微服務架構下的監測挑戰與解決方案 microservicesstorageKubernetesdeveloper platformcloudCNCF 在微服務架構與雲原生技術快速發展的背景下，OpenTelemetry（OTel）作為CNCF認證的觀察性資料收集工具，成為現代應用監測的核心技術。本文基於實際部署經驗，探討OTel在微服務環境中的應用實踐，分析關鍵技術挑戰與解決方案，並提煉系統設計原則，為開發者平臺與Kubernetes生態的監測架構提供參考。