Kubernetes的核心是声明期望状态，系统自动将实际状态向期望状态靠拢。文章用亚马逊仓库比喻解释各组件：apiserver是唯一入口，etcd是真相账本，controller-manager发现差距，scheduler分配位置，kubelet执行落地，kube-proxy和EndpointSlices负责流量路由。控制面管理集群，数据面处理业务流量，Ingress可绕过kube-proxy直连Pod。

Kubernetes 1.34引入动态资源分配（DRA），通过CEL表达式让工作负载按需选择GPU（如内存、型号、MIG切片或NVLink连接），替代传统节点标签和硬编码，解决异构GPU集群中调度不均、资源浪费问题，简化运维并提升效率。

本文介绍如何在K8s集群内搭建WireGuard VPN，使用wg-easy管理工具，通过NPS内网穿透实现远程访问集群网络。文章详细说明了部署配置、网络拓扑、踩坑记录（如INIT_ENABLED必须开启、禁用IPv6、配置sysctl）及客户端连接验证方法，最终实现像在内网一样直接访问Pod。

本文讨论了GPU在人工智能中的重要性，特别是对Kubernetes用户的影响，强调了GPU基础设施在AI模型训练和服务中的关键作用。

Kubernetes v1.36正式发布了ImageVolume特性，允许将OCI镜像直接作为Pod的Volume挂载，支持只读数据的挂载，如模型权重和配置文件。该特性经过Alpha和Beta阶段后，现已无需手动开启Feature Gate，containerd也原生支持。这一特性的引入推动了OCI标准的演进。

KubeClipper 1.6.0 发布，支持 Kubernetes 1.36，升级 Containerd 至 2.x，Calico 更新至 v3.31.5。kcctl 命令行工具进行了优化，新增集群管理命令，提升了稳定性并修复了多个问题。用户可以通过简单命令快速部署 K8s 集群，实现多集群管理。

燧原科技在深圳的HAMi社区Meetup上介绍了国产GPU在Kubernetes生态中的云原生集成方案，涵盖GPU Operator的全生命周期管理、资源调度、设备注入及推理优化。该方案通过标准化的CDI和DRA，提升国产GPU的管理效率与兼容性，解决设备不可见和资源管理复杂等问题，强调与HAMi的协作，推动异构算力的统一调度与优化，提升GPU利用率。

本文介绍了如何将 Hermes Agent 迁移到 K3s 环境，使用 StatefulSet 管理持久化工作负载。首先需准备 K3s 集群和 containerd，初始化持久化数据目录，并部署 Gateway 和 Dashboard 服务，最后提供交互式 CLI 聊天的运行方法。

数字主权的讨论正在从基础设施转向数据库层面。地缘政治压力促使企业重新评估对云服务的依赖，越来越多的企业将PostgreSQL视为可移植的云中立基础。Gabriele Bartolini指出，真正的主权始于数据库，确保跨环境的一致性有助于标准化部署和合规管理。通过Operator Pattern，数据库管理超越简单容器化，支持现代微服务架构，提升性能和控制力。

以色列工程师Nir Barak利用AI在一天内将JavaScript编写的JSONata重写为Go版本，节省每年50万美元的服务器成本，并实现1000倍的性能提升，展示了AI驱动重构的潜力。

2026年3月底，ingress-nginx将退役，k8s社区推荐迁移至云原生AI网关higress。higress支持k8s ingress和API控制台两种模式，兼容大多数ingress-nginx注解。迁移时需调整配置并验证连通性，且具备AI推理服务能力，满足AI时代需求。