胖不了小陆

一、Kuboard 是什么？

Kuboard 是一款专为 Kubernetes 设计的免费 Web 管理界面，自 2019 年 8 月发布第一个版本以来，经过持续迭代和优化，目前已获得超过 25.1k 个 GitHub Star，并有 1000 多家企业将其应用于生产环境。它通过直观的可视化界面和零代码操作，大幅降低了 Kubernetes 的使用门槛。

简单来说，Kuboard 就是一个让你用鼠标点一点就能管理 Kubernetes 集群的工具，而不是只能面对黑乎乎的终端敲命令。

在 Kubernetes 集群中，监控是确保系统稳定性和性能的关键环节。根据 CNCF 2025 年年度调查，82% 的容器用户在生产环境中运行 Kubernetes，而其中绝大多数用户选择 Prometheus 和 Grafana 作为监控方案。

hf（原 huggingface-cli）作为 Hugging Face Hub 官方原生命令行工具，一站式搞定模型 / 数据集拉取上传、仓库运维、缓存清理、镜像加速、账号权限管理全流程，是 AI 工程、推理部署、离线模型本地化必备利器。

前言

随着大模型、传统机器学习和深度学习推理业务的大规模落地，企业在实际生产中普遍面临以下运维挑战：

• 多框架模型（TensorFlow、PyTorch、ONNX、XGBoost、TensorRT、LLM 等）部署方式各异，缺乏统一运维手段；
• 推理流量波动剧烈，在线服务与离线批处理并存，静态资源分配导致大量浪费；
• 模型版本管理缺失，灰度发布、A/B 测试、流量切分等高级发布策略难以实现；
• 推理接口协议不统一，REST/gRPC 接口格式各异，上层业务集成成本高；
• 可观测性不足，监控、日志、链路追踪等能力需自行开发，无法开箱即用。

原生 Kubernetes 仅提供基础的容器编排能力，无法满足上述 AI 推理场景的专属需求。

前言

随着物联网、工业互联网、边缘AI技术的快速普及，海量终端设备产生的数据不再适合全部回传云端处理，传统中心化云计算架构面临网络带宽受限、延迟过高、离线不可用、运维成本高等痛点。边缘计算将计算、存储、网络能力下沉到业务就近的边缘节点，可有效解决上述问题。但边缘节点数量庞大、架构分散、设备异构性强，缺乏统一的编排和管理标准。

一、概述

1.1 什么是 GitLab

GitLab 是一个开源的一体化 DevOps 平台，提供 Git 仓库托管、CI/CD、代码评审、Issue 跟踪、Wiki、容器镜像仓库等完整功能。社区版（CE）免费开源，适合个人、小团队及企业内部自建代码托管平台。

一、Containerd 简介

Containerd 是一个行业标准的容器运行时，由 CNCF 托管（毕业项目）。它负责管理容器的完整生命周期：镜像拉取/存储、容器的创建/运行/销毁、网络和存储管理等。

• GitHub: https://github.com/containerd/containerd
• 官方文档: https://github.com/containerd/containerd/tree/main/docs

提示: Containerd 自 1.24 版本起成为 Kubernetes 默认的容器运行时（取代 Docker）。

前言

在云原生与AI大模型快速落地的当下，传统网关难以适配智能流量调度、AI模型服务治理、高弹性云原生业务场景。Higress 作为阿里开源的轻量化云原生API网关，深度适配Kubernetes生态，基于Envoy与Istio架构重构优化，兼具高性能、高扩展性与AI场景适配能力，可完美支撑云原生微服务、AI模型服务的流量管理、安全管控、可观测等核心需求。本文将详细介绍Higress核心能力，并提供低资源测试环境的Helm标准化部署方案。

一、Higress 概述

1.什么是 Higress

Higress 是阿里巴巴开源的云原生一体化API网关，基于Envoy数据面、Istio控制面深度构建，区别于传统网关，针对性优化了AI服务调度、云原生微服务治理场景，具备轻量化、高性能、易扩展、全场景适配的特点，是兼顾微服务网关、Ingress网关、AI网关的一站式流量治理组件。

一、为什么需要 Harbor

1.1 Docker Hub 的痛点

Docker Hub 是公共镜像仓库，企业大规模使用时会遇到以下问题：

• 网络限制：拉取镜像慢、不稳定，生产环境不可控
• 安全风险：公共镜像来源不明，可能包含漏洞或恶意代码
• 合规要求：金融、政务等行业要求镜像必须存储在境内或内部
• 版本管理缺失：无法按项目、团队、环境进行细粒度权限控制
• 拉取次数限制：Docker Hub 对匿名和免费账户有拉取配额

在 K8s 里搞存储，很多人一开始都是手动写 YAML 建 PV，后来才发现动态供给（Dynamic Provisioning） 才是王道。

本文不扯虚的，直接上手两套方案：先搞定轻量级的本地存储 local-path-provisioner，再搭建企业级共享存储 NFS。读完这篇，你就能根据业务需求，灵活搞定 K8s 的持久化存储了。