142_故障容错：冗余与回滚机制 - 配置多副本的独特健康检查
在大语言模型（LLM）的生产环境部署中，系统的可靠性和稳定性至关重要。随着LLM应用场景的不断扩展，从简单的文本生成到复杂的多模态交互，用户对服务可用性和响应质量的要求也日益提高。据2025年最新的AI服务可用性报告显示，顶级AI服务提供商的SLA（服务级别协议）承诺已达到99.99%，这意味着每年的计划外停机时间不得超过52.56分钟。
75_TPU集成：Google Cloud加速
在大型语言模型(LLM)训练和推理的竞赛中，计算硬件的选择直接决定了研发效率和成本。Google的Tensor Processing Unit(TPU)作为专为AI计算设计的专用芯片，正逐渐成为大规模LLM开发的首选平台之一。随着2025年第七代TPU架构Ironwood的发布，Google在AI计算领域再次确立了技术领先地位。
十二、Linux Shell脚本：正则表达式
正则表达式就是一套给文本“相亲”的规则，让你不再只能找“张三”，而是能找到所有“姓张、两个字、且名字里不带'伟'”的人。它通过一些“魔术符号”（元字符）来描述模式：比如 . 代表任意字符，* 代表重复任意次，^ 和 $ 则卡住行头行尾。把这些符号组合起来，你就能用grep或sed等工具，从海量文本里精确地捞出你想要的任何格式的数据。
十三、Linux Shell脚本：文本处理三剑客之 sed 与 awk
如果说grep是文本处理的“探照灯”，那sed和awk就是“手术刀”和“瑞士军刀”。sed 擅长按行“动手术”，可以轻松地删除、打印或替换特定行的内容，尤其是它的替换功能（s/.../.../）非常强大。而 awk 更厉害，它天生就能看懂按列（字段）分布的数据，像个小型的Excel。你可以让它只打印某几列，或者根据某一列的值做计算和判断，特别适合生成统计报告。
单机扛不住，我把爬虫搬上了 Kubernetes：弹性伸缩与成本优化的实战
本文讲述了作者在大规模爬虫项目中遇到的挑战，包括任务堆积、高失败率和成本失控。通过将爬虫项目迁移到Kubernetes并使用HPA自动伸缩、代理池隔离和Redis队列，作者成功解决了这些问题，提高了性能，降低了成本，并实现了系统的弹性伸缩。最终，作者通过这次改造学到了性能、代理隔离和成本控制的重要性。
Kubernetes权威指南-原理篇
Kubernetes核心组件通过声明式API与调和循环实现自动化管控，API Server为中枢，etcd存储集群状态，Controller Manager驱动控制器维护期望状态，Scheduler负责Pod调度，Kubelet管理Pod生命周期，Kube Proxy实现服务网络代理。安全体系涵盖认证、授权与准入控制，网络基于CNI模型支持多种方案，存储通过PV/PVC解耦并支持动态供给，CSI推动存储生态标准化。
