雲原生熱點
Helm 十年，成就 Kubernetes 的生態中樞
Helm 項目起源於 2015 年 Kubernetes 1.1 發佈後的一次黑客鬆，其首個提交標誌着一個包管理工具的誕生。隨着時間推移，Helm 從早期的 “helm-classic” 演變、併入 Kubernetes 項目，逐步建立起強大的 Charts 生態與社區治理。如今，Helm 已成長為 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）畢業項目，十年間伴隨雲原生技術迅猛發展，成為 Kubernetes 應用部署與管理中不可或缺的基石。
Flux v2.7.0 正式發佈
Flux 是一個由 CNCF 託管的 GitOps 持續交付（Continuous Delivery）框架，專為 Kubernetes 環境設計。它通過聲明式配置與自動化同步機制，實現應用、基礎設施配置的自動部署和版本控制，使集羣狀態始終與 Git 倉庫中定義的“期望狀態”保持一致。
近日，Flux v2.7.0 正式發佈，新增多個重大新特性，包括：鏡像更新自動化（Image Update Automation）正式進入 GA，使得容器鏡像版本變化可自動觸發 Git 倉庫更新；ConfigMap 和 Secret 變更觸發監控能力增強，相關控制器可即時響應這些資源變動；支持面向遠端集羣的工作負載身份驗證（Workload Identity），簡化雲環境多簇的認證管理；全面引入 OpenTelemetry 追蹤，提升 Flux 的可觀測性。
Cadence 加入 CNCF 成為沙箱項目
Cadence 是一個由 Uber 開發並開源、現由社區共同維護的分佈式工作流編排引擎，旨在解決長時運行任務、狀態持久化與複雜分佈式服務協作中的可靠性問題。它通過事件驅動與持久化機制，實現對工作流的自動重試、失敗恢復、併發控制和可追蹤執行，幫助開發者從底層基礎設施的複雜性中解放出來，專注於業務邏輯的實現。
憑藉高容錯性、高可擴展性和跨語言支持，Cadence 已在金融、電商、交通、醫療等行業的核心繫統中得到廣泛部署，目前服務超過 150 家企業。2025年10月，Cadence 正式加入雲原生計算基金會（CNCF），標誌着該項目從 Uber 的內部開源成果邁向更開放、透明的社區治理階段。
技術實踐
文章推薦
專為 Kubernetes 打造的不可變、安全操作系統：探究 Talos Linux
本文介紹了 Talos Linux，這是一款專門為運行 Kubernetes 而設計的操作系統，通過將系統設計為不可變、極簡、僅包含運行 kubelet 所需的最少功能，從而顯著提升安全性、穩定性和審計可控性。相比傳統 Linux 系統需要大量維護、補丁和人工干預，Talos 從內核出發，用户態用 Go 編寫，去除 SSH 訪問，轉為 API 驅動管理，以降低意外變更和系統漂移的風險。
文章還提到，Talos 在邊緣計算（如零售終端、機器人、工廠自動化）場景已有大量應用，同時遵循 SBOM、簽名構建、CIS 基準、SELinux 強化等合規性要求，未來規劃包括擴展對不同硬件的支持和由其伴生平台 Omni 承擔裸機 VM 部署與 Kubernetes 集羣生命週期管理。
高效自動擴容：在開源項目中平衡性能、可靠性與成本
本文探討了使用開源工具（如 KEDA 和 Karpenter）在 Kubernetes 環境中進行自動擴容時所面臨的三大關鍵挑戰——性能、可靠性與成本——及其之間的權衡。文章指出，想要既維持應用表現又避免資源浪費，需要從度量關鍵指標（如延遲、隊列深度、請求率）入手，接着通過定製化觸發器、動態節點分配和優雅終止機制來優化擴容流程。作者強調，自動擴容不是一次完成的任務，而是一個持續監測、實驗和優化的過程。
突破十大 DevOps 挑戰：用開源工具打造高效協作與持續交付體系
本文系統梳理了當今企業在 DevOps 實踐中常見的十項核心挑戰，包括環境不一致、部署延遲、監控盲區、跨團隊協作障礙、安全與合規風險、自動化流程碎片化、工具鏈複雜性、可觀測性不足、變更管理困難以及文化轉型滯後等。文章深入解析了 CNCF 生態中的多種開源工具如何分別在這些領域發揮作用——例如利用 Kubernetes 與 Argo 實現持續交付與環境一致性，用 Prometheus 和 Grafana 構建可觀測體系，用 Falco 強化運行時安全防護，以及藉助 OpenTelemetry 實現端到端追蹤。作者強調，DevOps 成功的關鍵不止在於選擇合適的工具，更在於培養跨職能協作、透明溝通和持續改進的文化，使團隊在快速交付與穩定運行之間實現平衡。
開源項目推薦
Trainer
Trainer 是一個由 Kubeflow 社區推出、專為在 Kubernetes 上實現大規模分佈式 AI 模型訓練與微調（包括 LLM 調優）而設計的開源項目。它支持多個深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow、JAX）以及高級庫（如 Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Megatron‑LM），通過 Kubernetes 原生的自定義資源和 SDK 提供訓練任務的部署、調度、監控與管理能力。
DevSpace
DevSpace 是一個面向 Kubernetes 開發流程的開源 CLI 工具，專為“在 Kubernetes 集羣中快速構建、部署、調試應用”而設計。該工具的特點包括：使用一個統一的聲明式配置文件（devspace.yaml）來定義構建鏡像、部署服務及其依賴；支持熱重載（Hot Reload）直接在運行中的容器中同步代碼變更；簡化端口轉發、日誌流、容器終端等日常開發任務，從而讓開發者無需深入瞭解 Kubernetes 即可輕鬆進入集羣開發狀態。它由 Loft Labs 貢獻，採用 Apache 2.0 許可證。
Kubero
Kubero 是一個開源、可自託管的 PaaS 平台，運行在 Kubernetes 上，讓開發者能夠像使用 Heroku 一樣輕鬆部署和管理應用。它支持從源碼或容器鏡像快速部署，內置 CI/CD 流程，可在提交代碼或創建 Pull Request 時自動構建與部署，並生成預覽環境。Kubero 提供直觀的 Web UI 與命令行工具（CLI），集成監控、日誌、應用模板和數據庫等插件，同時支持多租户和訪問控制，適合希望在企業或團隊內部構建高效、統一雲原生開發體驗的用户。
Metaflow
Metaflow 是由 Netflix 開發並開源的 Python 優先數據科學與機器學習框架，旨在簡化從原型到生產的端到端工作流程管理。它提供易用的裝飾器式 API 來定義有向無環圖（DAG）流程，自動處理數據版本管理、依賴追蹤、可重現性和資源調度。Metaflow 可與 AWS、Kubernetes 等雲原生基礎設施無縫集成，支持分佈式訓練、並行執行和模型部署。憑藉對開發者友好的設計，它幫助團隊高效構建、運行和監控複雜的數據科學與機器學習管道，兼顧靈活性與可擴展性。
