Airflow vs Argo Workflows：分布式任务调度系统的“华山论剑”
本文对比了Apache Airflow与Argo Workflows两大分布式任务调度系统。两者均支持复杂的DAG任务编排、社区支持及任务调度功能，且具备优秀的用户界面。Airflow以Python为核心语言，适合数据科学家使用，拥有丰富的Operator库和云服务集成能力；而Argo Workflows基于Kubernetes设计，支持YAML和Python双语定义工作流，具备轻量化、高性能并发调度的优势，并通过Kubernetes的RBAC机制实现多用户隔离。在大数据和AI场景中，Airflow擅长结合云厂商服务，Argo则更适配Kubernetes生态下的深度集成。
LangChain脚本如何调度及提效？
本文介绍了通过任务调度系统SchedulerX管理LangChain脚本的方法。LangChain是开源的大模型开发框架，支持快速构建AI应用，而SchedulerX可托管AI任务，提供脚本版本管理、定时调度、资源优化等功能。文章重点讲解了脚本管理和调度、Prompt管理、资源利用率提升、限流控制、失败重试、依赖编排及企业级可观测性等内容。同时展望了AI任务调度的未来需求，如模型Failover、Tokens限流等，并提供了相关参考链接。
从单集群到多集群的快速无损转型：ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能，结合云效CD能力，快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略（PropagationPolicy）和差异化策略（OverridePolicy），并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig，可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力，帮助用户提升业务效率与可靠性。
容器技术 20 年：颠覆、重构与重塑软件世界的力量
从 20 世纪硬件虚拟化的笨重，到操作系统虚拟化的轻量探索，容器技术历经蜕变。2013 年 Docker 横空出世，以 “一次构建，到处运行” 的创举打破环境壁垒，开启容器黄金时代。随后，Docker Compose、Kubernetes、Istio 等技术相继涌现，从多容器管理到集群编排，再到微服务治理，不断突破应用部署与运维的边界。如今，容器与 DevOps 深度融合，Serverless 架构异军突起，共同重塑软件开发生态。本文将带你穿越容器技术发展的关键节点，揭秘其如何以颠覆性力量推动云计算与数字化。
阿里云服务器使用centos还是ubuntu？
在选择阿里云服务器操作系统时，CentOS和Ubuntu各有优势。CentOS以企业级稳定性著称，适合数据库、ERP等长期稳定需求；而Ubuntu开发者友好，支持最新硬件与功能，更适合开发/测试环境及云计算场景。两者在阿里云上均有官方镜像支持，性能差异可忽略。无特殊需求时推荐Ubuntu 22.04 LTS，若需RHEL生态则选AlmaLinux。根据实际需求、团队技术栈及场景灵活决策，阿里云还支持更换系统盘降低试错成本。