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当node节点kubectl 命令无法连接到 Kubernetes API 服务器
当Node节点上的 `kubectl`无法连接到Kubernetes API服务器时，可以通过以上步骤逐步排查和解决问题。首先确保网络连接正常，验证 `kubeconfig`文件配置正确，检查API服务器和Node节点的状态，最后排除防火墙或网络策略的干扰，并通过重启服务恢复正常连接。通过这些措施，可以有效解决与Kubernetes API服务器通信的常见问题，从而保障集群的正常运行。
ACK Gateway with AI Extension：面向Kubernetes大模型推理的智能路由实践
本文介绍了如何利用阿里云容器服务ACK推出的ACK Gateway with AI Extension组件，在Kubernetes环境中为大语言模型（LLM）推理服务提供智能路由和负载均衡能力。文章以部署和优化QwQ-32B模型为例，详细展示了从环境准备到性能测试的完整实践过程。
打破资源边界、告别资源浪费：ACK One 多集群Spark和AI作业调度
ACK One多集群Spark作业调度，可以帮助您在不影响集群中正在运行的在线业务的前提下，打破资源边界，根据各集群实际剩余资源来进行调度，最大化您多集群中闲置资源的利用率。
Dataphin功能Tips系列（42）-实时研发-基于Flink on k8s
实时研发-基于Flink on k8s
【Azure K8S | AKS】在AKS的节点中抓取目标POD的网络包方法分享
在AKS中遇到复杂网络问题时，可通过以下步骤进入特定POD抓取网络包进行分析：1. 使用`kubectl get pods`确认Pod所在Node；2. 通过`kubectl node-shell`登录Node；3. 使用`crictl ps`找到Pod的Container ID；4. 获取PID并使用`nsenter`进入Pod的网络空间；5. 在`/var/tmp`目录下使用`tcpdump`抓包。完成后按Ctrl+C停止抓包。
使用容器服务ACK快速部署QwQ-32B模型并实现推理智能路由
阿里云最新发布的QwQ-32B模型，通过强化学习大幅度提升了模型推理能力。QwQ-32B模型拥有320亿参数，其性能可以与DeepSeek-R1 671B媲美。
2025 超详细！Lens Kubernetes IDE 多平台下载安装与集群管理教程
Lens 是一款企业级 Kubernetes 可视化操作平台，2025版实现了三大技术革新：AI智能运维（异常检测准确率98.7%）、多云联邦管理（支持50+集群）和实时3D拓扑展示。本文介绍其安装环境、配置流程、核心功能及高阶技巧，帮助用户快速上手并解决常见问题。适用于 Windows、macOS 和 Ubuntu 系统，需满足最低配置要求并前置依赖组件如 kubectl 和 Helm。通过 Global Cluster Hub 实现多集群管理，AI辅助故障诊断提升运维效率，自定义监控看板和插件生态扩展提供更多功能。
k8s的出现解决了java并发编程胡问题了
Kubernetes通过提供自动化管理、资源管理、服务发现和负载均衡、持续交付等功能，有效地解决了Java并发编程中的许多复杂问题。它不仅简化了线程管理和资源共享，还提供了强大的负载均衡和故障恢复机制，确保应用程序在高并发环境下的高效运行和稳定性。通过合理配置和使用Kubernetes，开发者可以显著提高Java应用程序的性能和可靠性。
聚宽揭秘：为什么量化研究员喜欢在Kubernetes上使用Fluid简化数据管理？
通过引入阿里云的 ack-fluid 技术，基于 JindoRuntime 的分布式缓存加速，解决了多数据源、弹性扩展、动态挂载等挑战，显著提升了数据处理效率和资源利用率，降低运营成本。这一方案帮助量化研究员实现了更高效的开发和实验流程，为未来的优化和扩展奠定了基础。
聚宽揭秘：为什么量化研究员喜欢在Kubernetes上使用Fluid简化数据管理？
在量化投研过程中，通过引入阿里云的 ack-fluid 技术，基于 JindoRuntime 的分布式缓存加速，解决了多数据源、弹性扩展、动态挂载等挑战，显著提升了数据处理效率和资源利用率，降低运营成本。
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