4/17/2025 加速機器學習工作負載的Kubernetes方案 in-memory data cachingKubernetesML workloadsGPUCNCF 在機器學習（ML）領域，GPU資源的稀缺與昂貴使得雲端計算效率成為關鍵挑戰。傳統的數據載入、反序列化與轉換過程常導致GPU閒置，而單Pod數據管道的IO、CPU與記憶體瓶頸更進一步限制了大規模訓練工作的效能。本文探討如何透過Kubernetes整合in-memory data caching與分佈式架構，優化ML工作負載的執行效率，並結合CNCF生態系中的技術方案，實現資源的高效利用。
4/17/2025 Cloud Native時代的學習與分享創新 cloud nativeKubernetesinfrastructure as codeCNCF 在Cloud Native技術快速演進的當前，學習與知識分享的方式正經歷深刻轉變。作為一名法國技術工作者，我曾因口吃與社會互動的限制，逐漸失去對拼圖與繪畫的熱情，直到透過技術寫作與視覺化分享重新找回自我。本文探討如何以創新方式重新定義學習與知識傳遞，並結合Cloud Native生態系中的Kubernetes、Infrastructure as Code與CNCF，說明技術如何成為個人表達與社群連結的橋樑。
4/17/2025 Kubernetes與企業數據管理的未來：Cloud Native時代的轉變與實踐 KubernetesCloud NativeHybrid CloudCouchDBCNCF 在雲原生（Cloud Native）技術快速演進的背景下，Kubernetes已從創新實驗階段邁入企業主流應用。企業數據管理的趨勢正從傳統架構轉向靈活、可擴展的雲原生解決方案。本文探討Kubernetes如何重塑企業數據管理策略，結合EDB工程副總裁Simon的實務經驗，解析混合雲、CouchDB與CNCF生態系的技術整合與應用實踐。
4/17/2025 Kubernetes Cross-Zone 邊緣計算平臺：Bako Yao 的技術解析 Kubernetescross-zoneedgeAPIplatformCNCF 隨著邊緣計算與跨區域部署需求的增長，傳統基礎設施的單一化架構已無法滿足高效數據處理與低延遲的應用場景。Kubernetes 作為雲原生領域的核心技術，其跨區域（Cross-Zone）與邊緣（Edge）整合能力成為關鍵議題。本文探討基於 Kubernetes 的 Bako Yao 平臺，如何透過 CRD（Custom Resource Definition）與分散式網絡整合，實現 Compute Over Data 的架構，解決邊緣數據處理與跨區域部署的挑戰。
4/17/2025 Kubeflow 1.11 版本解析：生態系統演進與未來技術路線 Kubeflowreleaserelease management1.11CNCF Kubeflow 自 2018 年由 Google 發起，於 2022 年捐贈至 CNCF（Cloud Native Computing Foundation），成為雲原生領域的重要開源項目。作為專注於機器學習（ML）與人工智慧（AI）的 Kubernetes 框架，Kubeflow 結合了 MLOps（機器學習運維）與生成式 AI（GenAI）的應用場景，持續在 AI 領域保持技術領導地位。本文聚焦 Kubeflow 1.11 版本的更新重點，探討其生態系統的演進與未來技術路線。
4/17/2025 雲原生課程建設計劃與實踐 Cloud Nativesoftware engineeringcomputer scienceinformation Technologiesmultimedia designCNCF 隨著雲端技術的快速發展，Cloud Native 已成為軟體工程與資訊科技領域的核心趨勢。為培養具備雲原生思維的專業人才，本課程以 Kubernetes、Docker 及 CI/CD 等技術為主軸，結合軟體工程與多媒體設計領域，設計出符合實務需求的教學方案。本文將深入探討課程架構、技術整合與教學實踐，並分析學生反饋與未來改進方向。
4/17/2025 Postgres on Kubernetes for the Reluctant DBA PostgressKubernetesrelational database management systemsnon-relational database management systemsCNCF PostgreSQL作為一種關係型資料庫管理系統（RDBMS），長期以來是企業核心資料處理的關鍵基礎設施。然而，隨著雲原生技術的興起，Kubernetes作為CNCF（Cloud Native Computing Foundation）的核心項目，正逐步改變資料庫部署與管理的傳統模式。本文探討PostgreSQL在Kubernetes上的實踐，特別針對對Kubernetes持保留態度的DBA，解析技術挑戰與解決方案，並提供實用的部署策略。
4/17/2025 Cloud Native AI 中遠端儲存的挑戰與創新解決方案 cloud native AIremote storageFluidCSI drivervolumesCNCF 在雲原生架構（Cloud Native）快速發展的背景下，AI 模型訓練與服務部署對儲存系統的靈活性與效能提出了更高要求。隨著 Kubernetes 成為主流的容器編排平臺，如何高效整合遠端儲存（如物件儲存或 NAS）成為關鍵課題。本文探討在 Cloud Native AI 場景中，透過 Fluid、CSI Driver 等技術解決遠端儲存整合的痛點，並分析其技術實現與實踐價值。
4/17/2025 擴展ML工作負載：Kubeflow整合JAX分散式訓練與LLM超參數優化 KubeflowJAXDistributed TrainingLLMHyperparameter OptimizationCNCF 隨著機器學習模型規模持續擴張，傳統單機訓練與手動調參已無法滿足高效能與可擴展性需求。Kubeflow作為雲原生機器學習平臺，結合JAX的高性能計算能力與LLM超參數優化技術，為大規模模型訓練與自動化調參提供全新解決方案。本文深入解析Kubeflow整合JAX分散式訓練架構與LLM超參數優化API設計，探討其技術實現與應用價值。
4/17/2025 雲原生與邊緣協同下的分佈式AI訓練操作元實踐 training operatordistributed AI applicationscloud native technologycollaborative AI applicationsedgeCNCF 隨著AI應用場景的擴張，傳統集中式雲端訓練架構已無法滿足低延遲、高可擴展性的需求。雲原生技術與邊緣計算的融合，為分佈式AI應用提供了新的解決方案。本文探討如何透過訓練操作元（Training Operator）整合雲端與邊緣節點，實現高效能的協同訓練，並解析其技術架構與實作細節。