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- 基于云原生体系构建的可观测系统：Observability-stack 基于云原生体系构建的可观测系统：Observability-stack
- 介绍 能力 特征 快速开始 安装服务器 独立部署 集群部署 春云接入 样本 添加依赖 介绍 能力 特征 快速开始 安装服务器 独立部署 集群部署 春云接入 样本 添加依赖
- 一、引言：容器化带来的全新安全挑战容器技术凭借轻量、弹性、可移植的优势，已成为云原生应用交付的标准载体。企业业务全面容器化后，应用迭代速度、资源利用率、部署灵活性得到质的飞跃，但安全风险也随之发生根本性变化。传统物理机、虚拟机安全防护模式，侧重于边界防护与主机杀毒，无法适配容器秒级启停、动态调度、微服务网状调用的特性。镜像漏洞、容器逃逸、权限滥用、配置风险、东西向流量攻击、供应链污染等新型威... 一、引言：容器化带来的全新安全挑战容器技术凭借轻量、弹性、可移植的优势，已成为云原生应用交付的标准载体。企业业务全面容器化后，应用迭代速度、资源利用率、部署灵活性得到质的飞跃，但安全风险也随之发生根本性变化。传统物理机、虚拟机安全防护模式，侧重于边界防护与主机杀毒，无法适配容器秒级启停、动态调度、微服务网状调用的特性。镜像漏洞、容器逃逸、权限滥用、配置风险、东西向流量攻击、供应链污染等新型威...
- 2026年9月6日至7日，AGNTCon + MCPCon China 将在上海国际会议中心举行。 2026年9月6日至7日，AGNTCon + MCPCon China 将在上海国际会议中心举行。
- 一、背景：云原生架构带来的可观测性危机随着微服务、容器化、动态扩缩容、服务网格的大规模落地，传统单机时代的运维模式彻底失效。过去一台机器、一个服务、一份日志即可定位问题；如今一次用户请求可能经过网关、数十个微服务、数据库、缓存、消息队列，链路复杂、调用网状化、实例动态变化。很多企业在云原生落地后普遍面临典型痛点：服务报错但不知道错在哪、接口超时无法定位瓶颈、日志分散无法串联、监控指标孤立无法... 一、背景：云原生架构带来的可观测性危机随着微服务、容器化、动态扩缩容、服务网格的大规模落地，传统单机时代的运维模式彻底失效。过去一台机器、一个服务、一份日志即可定位问题；如今一次用户请求可能经过网关、数十个微服务、数据库、缓存、消息队列，链路复杂、调用网状化、实例动态变化。很多企业在云原生落地后普遍面临典型痛点：服务报错但不知道错在哪、接口超时无法定位瓶颈、日志分散无法串联、监控指标孤立无法...
- 9月7日至9日，全球云原生与 AI 基础设施顶级盛会 KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026 将于上海国际会议中心召开，本届会上，Volcano社区将在议题演讲、展览展示等区域全方位与开发者展开技术交流。 9月7日至9日，全球云原生与 AI 基础设施顶级盛会 KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026 将于上海国际会议中心召开，本届会上，Volcano社区将在议题演讲、展览展示等区域全方位与开发者展开技术交流。
- 本文适合已经部署 Hermes，希望获得跨会话、跨设备云端记忆的开发者。你将会得到不修改 Hermes 核心代码，通过一个 Memory Provider 插件完成自动写入、相关记忆召回、压缩前保护和主动检索。 本文适合已经部署 Hermes，希望获得跨会话、跨设备云端记忆的开发者。你将会得到不修改 Hermes 核心代码，通过一个 Memory Provider 插件完成自动写入、相关记忆召回、压缩前保护和主动检索。
- 一、背景：云原生时代的软件交付效能挑战随着微服务架构与容器化技术的普及，企业的应用数量与迭代速度呈指数级增长。传统的手工打包、人工部署、半自动化脚本的交付模式逐渐成为瓶颈 —— 版本交付周期长、环境一致性差、人工操作易出错、质量管控缺失、发布回滚困难等问题，直接制约了业务的快速迭代与创新效率。DevOps 理念的核心是通过工具链与流程的优化，实现开发、测试、运维的高效协同，而 CI/CD 流... 一、背景：云原生时代的软件交付效能挑战随着微服务架构与容器化技术的普及，企业的应用数量与迭代速度呈指数级增长。传统的手工打包、人工部署、半自动化脚本的交付模式逐渐成为瓶颈 —— 版本交付周期长、环境一致性差、人工操作易出错、质量管控缺失、发布回滚困难等问题，直接制约了业务的快速迭代与创新效率。DevOps 理念的核心是通过工具链与流程的优化，实现开发、测试、运维的高效协同，而 CI/CD 流...
- 企业内容管理的云原生实践：以「佑桥」多存储与知识库架构为例摘要：本文以我们团队落地的内部系统「佑桥」为样本，分享企业内容管理在云原生背景下的一种可行架构——通过统一中间件连接多云对象存储，并在其上构建企业网盘与企业知识库两层能力。文中包含存储选型、权限模型、全文检索与检索增强生成（RAG）链路的实践要点，以及成本、容灾、合规方面的工程权衡。希望给同样在搭建企业内容平台的团队一点参考。 一、... 企业内容管理的云原生实践：以「佑桥」多存储与知识库架构为例摘要：本文以我们团队落地的内部系统「佑桥」为样本，分享企业内容管理在云原生背景下的一种可行架构——通过统一中间件连接多云对象存储，并在其上构建企业网盘与企业知识库两层能力。文中包含存储选型、权限模型、全文检索与检索增强生成（RAG）链路的实践要点，以及成本、容灾、合规方面的工程权衡。希望给同样在搭建企业内容平台的团队一点参考。 一、...
- 一、背景：云原生架构下的安全边界重构随着容器化、微服务、Serverless 等技术的普及，企业应用架构从传统的静态单体转向动态分布式形态。传统基于物理边界与固定 IP 的安全防护体系逐渐失效 —— 容器秒级启停、Pod 动态调度、服务网格内东西向流量激增、API 大量暴露，使得攻击面快速扩大，传统的防火墙策略难以适配。云原生安全并非单一产品的叠加，而是一套贯穿基础设施、容器运行、应用交付、... 一、背景：云原生架构下的安全边界重构随着容器化、微服务、Serverless 等技术的普及，企业应用架构从传统的静态单体转向动态分布式形态。传统基于物理边界与固定 IP 的安全防护体系逐渐失效 —— 容器秒级启停、Pod 动态调度、服务网格内东西向流量激增、API 大量暴露，使得攻击面快速扩大，传统的防火墙策略难以适配。云原生安全并非单一产品的叠加，而是一套贯穿基础设施、容器运行、应用交付、...
- 电力行业的数字化转型已走过数据采集阶段，接下来要回答的问题是：如何让数据自己说话并驱动决策。在政企客户推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序数据底座成为关键议题。管理层看到的 KPI 大屏与一线班组使用的监控界面数据来源不一致，开会时各说各话。在现有技术路线下，数据分散存储导致集成难度大、分析效率低。告警处置流程缺少闭环跟踪，同样的问题反复出现，但责任归属不清楚。项目负责人视角 ... 电力行业的数字化转型已走过数据采集阶段，接下来要回答的问题是：如何让数据自己说话并驱动决策。在政企客户推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序数据底座成为关键议题。管理层看到的 KPI 大屏与一线班组使用的监控界面数据来源不一致，开会时各说各话。在现有技术路线下，数据分散存储导致集成难度大、分析效率低。告警处置流程缺少闭环跟踪，同样的问题反复出现，但责任归属不清楚。项目负责人视角 ...
- 车联网的车队调度管理正在从经验驱动转向数据驱动，但数据底座薄弱的企业往往发现，真正的瓶颈不在算法，而在数据本身。对于政企客户而言，建设安全可控的时序数据平台是数字化转型的基础工程。工业数据缺少业务上下文，原始数值无法直接解释。某个温度测点显示 480℃，但系统没有标注这是炉膛温度还是烟气温度，也没有给出正常上下限，导致 AI 模型训练时把异常点当成正常样本。传统架构下，数据孤岛和性能瓶颈并存... 车联网的车队调度管理正在从经验驱动转向数据驱动，但数据底座薄弱的企业往往发现，真正的瓶颈不在算法，而在数据本身。对于政企客户而言，建设安全可控的时序数据平台是数字化转型的基础工程。工业数据缺少业务上下文，原始数值无法直接解释。某个温度测点显示 480℃，但系统没有标注这是炉膛温度还是烟气温度，也没有给出正常上下限，导致 AI 模型训练时把异常点当成正常样本。传统架构下，数据孤岛和性能瓶颈并存...
- 矿业的选矿磨机负荷数据已经积累了数年，但缺少统一语义层时，再多数据也只是沉睡的原始信号。在政企客户推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序数据底座成为关键议题。时间序列数据没有按时间分区，删除和查询历史数据时效率低下。在现有技术路线下，数据分散存储导致集成难度大、分析效率低。每个测点建一张表，表数量爆炸，元数据管理困难。某车联网平台有数百万个测点，如果每个测点对应一张表，datab... 矿业的选矿磨机负荷数据已经积累了数年，但缺少统一语义层时，再多数据也只是沉睡的原始信号。在政企客户推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序数据底座成为关键议题。时间序列数据没有按时间分区，删除和查询历史数据时效率低下。在现有技术路线下，数据分散存储导致集成难度大、分析效率低。每个测点建一张表，表数量爆炸，元数据管理困难。某车联网平台有数百万个测点，如果每个测点对应一张表，datab...
- 越来越多矿业企业意识到，建好一个 AI 原生的工业数据底座，比购买单独的 BI 工具更有意义。在 矿业 行业，构建统一的时序数据底座已经成为数字化升级的重要方向。传统告警只设置固定阈值，{scene}中的缓慢漂移和周期性异常很难被及时发现。既有方案普遍存在扩展性不足和响应延迟偏高的问题。告警触发后缺乏自动处置能力，值班人员需要手动登录多个系统下发控制指令。尤其在 厂区工程师视角 中，跨系统的... 越来越多矿业企业意识到，建好一个 AI 原生的工业数据底座，比购买单独的 BI 工具更有意义。在 矿业 行业，构建统一的时序数据底座已经成为数字化升级的重要方向。传统告警只设置固定阈值，{scene}中的缓慢漂移和周期性异常很难被及时发现。既有方案普遍存在扩展性不足和响应延迟偏高的问题。告警触发后缺乏自动处置能力，值班人员需要手动登录多个系统下发控制指令。尤其在 厂区工程师视角 中，跨系统的...
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