4/17/2025 KServe 與 GenAI 模型託管技術解析：從架構到實踐 LLMsGenAImodel hostingCNCFKubernetesAI inference 隨著大型語言模型（LLMs）與生成式人工智能（GenAI）的快速發展，模型託管與推理服務的效能與可擴展性成為企業與開發者的核心關注點。KServe 作為 Kubernetes Native AI 推理服務平臺，透過整合 CNCF 生態與 Kubernetes 原生能力，提供了一套完整的模型部署與管理解決方案。本文將深入解析 KServe 的架構設計、關鍵功能與技術優化策略，並探討其在 GenAI 模型託管中的應用價值。
4/17/2025 AI、CERN 和 GPU 資源管理：DRA 的應用與挑戰 DRAGPU sharingGPU custodyCNCFLHC 在人工智能與高能物理研究的交叉點上，CERN 的大型強子對撞機（LHC）產生的數據量已達每秒數百GB，這使得 GPU 資源的高效管理成為關鍵挑戰。傳統 GPU 共享技術因配置複雜與資源浪費問題，難以滿足 CERN 的需求。為此，動態資源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）技術應運而生，結合 Kubernetes 生態與 CNCF 標準，提供更靈活的 GPU 資源管理方案。本文探討 DRA 如何解決 GPU 資源共享與託管的痛點，並分析其技術特性與應用場景。
4/17/2025 將體驗置於UX：數據存取的重要性與開放遙測的應用 observabilityopen telemetrySIGCNCF 在現代系統設計中，觀察性（Observability）已成為確保系統穩定與效能的核心議題。CNCF大使Adriana Villela與Marino Wijay於近期演講中，深入探討如何透過標準化數據存取，提升使用者體驗（UX）與系統可觀察性。他們強調，觀察性不僅是技術領域的關鍵，更應延伸至跨領域應用，例如招聘流程、航空交通控制等場景。本文將解析開放遙測（Open Telemetry）的技術架構與實踐價值，並探討其在不同場景中的應用潛力。
4/17/2025 Beyond the Ephemeral: 掌握 Serverless 指標可觀測性與 CNCF 生態整合 serverlessmetrics instrumentationmetrics ingestionmetric platformCNCF 在雲原生時代，Serverless 架構因其自動擴縮容與低成本特性廣受歡迎，但其無狀態、短生命週期的特性也帶來了可觀測性挑戰。Shopify 為全球電商平臺，面對跨區域流量與高可用性需求，需建立強大的指標處理架構。本文探討其如何透過 CNCF 生態工具，整合 metrics instrumentation、ingestion 與 platform，實現 Serverless 環境下的可觀測性規模化。
4/17/2025 從日誌到洞察：Kubernetes與Slack整合實踐 KubernetesSlackcache service podCNCF 在現代雲原生架構中，Kubernetes已成為容器化應用的核心管理平臺，而Slack作為企業溝通工具，其整合能力對快速應對服務異常至關重要。本文探討如何透過Kubernetes日誌分析與Slack通知機制，結合CNCF生態技術，實現從日誌到洞察的自動化診斷流程，並以實際案例說明其應用價值。
4/17/2025 SLOs 作為組織「檢查引擎」燈：從技術實踐到組織變革 SLOsContinuous DeploymentBuild and Test InfrastructureDeployment InfrastructureCNCF 在現代軟體工程中，服務等級目標（SLOs）已從單純的技術指標演進為組織健康度的關鍵指標。本文探討SLOs如何作為組織的「檢查引擎」燈，透過技術實踐與組織變革的雙重視角，說明其在持續部署（Continuous Deployment）、建構與測試基礎設施（Build & Test Infrastructure）、部署基礎設施（Deployment Infrastructure）及雲原生生態（CNCF）中的應用與價值。
4/17/2025 解鎖客戶中心可觀測性：以Open Telemetry驅動雲原生應用效能優化 open telemetrymean time to detectcustomer-centric observabilitycloud-native technologiesAI native development platformCNCF 在雲原生技術快速演進的時代，企業面臨著服務數量爆炸性增長與客戶體驗需求日益嚴苛的雙重挑戰。本文探討如何透過Open Telemetry與客戶中心可觀測性（Customer-Centric Observability）策略，實現對數千個微服務與數百個網頁應用程式的精準監測，並將平均檢測時間（Mean Time to Detect, MTD）壓縮至3分鐘以下，為企業建立可量化的客戶影響評估體系。
4/17/2025 無觸點儀表化：自動化觀測的未來之路 observabilityautomationTelemetrytoilTelemetry collectionCNCF 在現代雲原生架構中，觀測（observability）已成為系統穩定與效能優化的關鍵。然而，傳統的手動儀表化（manual instrumentation）常伴隨高成本與複雜度，導致開發者陷入「toil」（重複性工作）的困境。本文探討無觸點儀表化（No Touch Instrumentation）技術，如何透過自動化與深度整合，降低Open Telemetry的部署門檻，並結合CNCF生態系的實踐案例，展現其在自動化觀測中的價值。
4/17/2025 可擴展且可觀察的 RAG 服務架構：基於 Kubernetes 的生成式 AI 基礎設施實踐 Generative AI InfrastructureCluster AutoscalerCNCFMulticluster Fleet ManagerKubernetesContainer Management Platforms 隨著生成式 AI 在企業應用中的普及，如何建立一個可擴展、可觀察且符合私有數據需求的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）服務架構，成為關鍵技術挑戰。本文探討一個基於 Kubernetes 的生成式 AI 基礎設施方案，結合 Cluster Autoscaler、CNCF 生態工具與多集群管理技術，實現高效能的問答服務，並深入解析其技術選型與實踐經驗。
4/17/2025 移動性能觀測實踐與技術趨勢 ObservabilityMobile PerformanceOpen TelemetryAndroid PerformanceCNCF 在行動應用開發領域，性能優化始終是提升用戶體驗與業務指標的核心課題。隨著裝置多樣性與網路環境的複雜化，傳統的性能監測方法已無法滿足現代應用的需求。Observability（可觀察性）作為一種系統化觀測方法，透過數據收集與分析，提供對系統行為的深度洞察。本文將探討如何透過Open Telemetry與可觀察性技術，解決行動裝置性能優化中的挑戰，並結合Twitter的實踐案例，解析其技術轉變與未來趨勢。