在阿姆斯特丹的KubeCon Europe大会上，谷歌云的Jago Macleod和Abdel Sghiouar讨论了基于Arm的Axion处理器对Kubernetes用户的影响。他们认为，容器化工作负载迁移到Arm变得简单，Axion在性能和能效上优于x86。用户可以逐步迁移，利用GKE的计算功能优化资源调度。未来，能耗将成为关键限制，谷歌希望通过Axion帮助企业节省成本。

现代实时调度系统通过快速处理状态变化事件（如GPS信号和新任务请求）来优化资源分配，能够在几秒内做出决策，确保数据的新鲜度。Redis为高频写入和低延迟读取提供基础设施，适用于物流和紧急服务等领域，提升调度效率。

本文探讨了Kthena与vLLM-Ascend在云原生大模型推理中的应用，解决了Kubernetes在分布式推理中的拓扑约束和状态感知缺失问题。Kthena通过智能调度和流量管理提升了推理效率，降低了延迟，简化了部署流程，展现了大模型服务平台的未来潜力。

KCD Beijing 2026 是大型 Kubernetes 社区大会，HAMi 社区介绍了 GPU 调度的 DRA 模型，强调 GPU 从“设备”转变为“资源对象”。DRA 提升了资源建模能力，但用户体验有所下降。HAMi-DRA 通过自动化迁移简化用户操作，提高了 Pod 创建速度和可观测性，推动了 AI 基础设施的发展。

随着大型语言模型的发展，Kubernetes成为智能系统的重要平台。新功能如Volcano v1.14、Kthena v0.3.0和AgentCube提升了资源调度效率，简化了大模型部署，并支持异构自动扩展，推动AI基础设施进步。

联想AI平板拯救者Y700五代发布，具备强大AI能力和顶级硬件，支持高性能游戏体验，8.8英寸屏幕及多种生态配件提升游戏互动，适合电竞玩家。

Kubernetes推出节点就绪控制器，以提高调度可靠性和集群健康。该功能解决了Pods被调度到不就绪节点的问题，减少了不必要的Pod驱逐。通过直接从kubelet获取节点就绪信号，确保API服务器状态反映最新健康信息，从而提升调度准确性，降低运营成本。

Kubernetes v1.35版本增强了AI/ML操作的可预测性，推出了工作负载感知调度、稳定的Pod资源调整和更安全的配置输出，旨在简化操作并提高资源利用率。

GPU调度的未来在于标准化设备资源合同，而非黑箱实现。GPU共享工具正向开放调度转变，Kubernetes的动态资源分配已成为默认功能。HAMi通过优化资源分配，提高GPU利用率，推动GPU虚拟化和切片的管理，形成可调度的数据平面。

Volcano v1.14发布，提升AI调度能力，支持多调度器架构和Agent Scheduler，满足批量计算与延迟敏感需求。增强网络拓扑感知，支持通用操作系统，集成昇腾vNPU，扩展多集群能力，改善用户体验。

本文介绍如何利用Gemini、Late API和Next.js构建一个AI驱动的社交媒体发布调度器，帮助用户生成内容并管理多个平台的发布与调度，简化社交媒体管理。

高端GPU成本高且常常闲置，Kubernetes调度未考虑实际利用率。为此，开发了ReclaimIdleResource插件，通过GPU利用率进行预占，优化资源管理。

Chet.QuartzNet.UI 是基于 .NET 8.0 的可视化作业调度管理系统，简化了 Quartz.Net 的使用，支持文件和数据库存储，提供直观界面以便于创建、管理和监控定时任务，提升开发效率，并支持多种通知方式和灵活的通知策略，易于集成到现有项目中。

Kubernetes v1.35引入了扩展容忍操作符，支持数值比较，允许根据失败概率等阈值进行调度，从而优化工作负载的成本和性能管理，提升集群管理的灵活性和安全性。