流量突然提升100倍QPS，怎么办？
面对流量暴增，系统易现吞吐下降、崩溃及雪崩效应。需通过压力测试、熔断降级、弹性扩容、监控预警与混沌工程等手段，提升系统稳定性与容错能力，确保高并发下关键业务持续可用。
Kubeflow-KServe-架构学习指南
KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台，支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署，系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理，并提供学习路径与贡献指南，助你快速掌握云原生AI服务技术。
Kubeflow-Model-Registry-架构学习指南
Kubeflow Model Registry 是一个用于管理机器学习模型元数据的基础设施，采用 Go、Python、React 和 Kubernetes 技术栈，支持模型版本、注册与存储追踪。本指南系统解析其分层架构、核心流程与代码结构，提供从环境搭建到贡献代码的完整学习路径，助力开发者深入掌握模型管理实践。