算力不是越近越好：从边缘到中心，一场正在发生的再分配

听起来非常合理，也确实解决了一大批问题：低延迟、弱网络、实时响应、数据本地处理……但干到今天，越来越多团队开始发现一个事实：

Service Mesh + L7 路由：不是不用，而是你可能早该关了

Istio、Envoy、Sidecar、流量镜像、灰度发布、金丝雀、熔断、限流、可观测性……PPT 上一个比一个好看。

数据不够用？别急着骂业务，数据增强和合成数据真能救命

但真干几年你就会发现一个残酷现实：大多数业务场景，数据从一开始就不够，而且永远不够。

人机共生时代：AI 不是敌人，而是一起扛活的伙伴

流量洪水来了，iptables 已经溺水——聊聊我用 XDP 做高性能 DDoS 缓解的那些实践和体会

在小流量时代没问题，在 百万 PPS（packet per second） 面前：

数据不出门，也能一起“卷模型”——聊聊隐私保护下的联邦学习：原理与工程实践

很多文章把它写得很“学术”，什么优化目标、通信复杂度、收敛性证明……但我想换个方式，用工程视角，掰开揉碎，聊清楚它到底解决了什么问题，又踩过哪些坑。

数字孪生城市：别急着“上大屏”，先搞清楚你在照镜子，还是在照妖镜

模型很漂亮，大屏很炫，但你问一句：👉 “如果明天下暴雨，这套系统能提前告诉我哪里会瘫吗？”现场往往会安静三秒。

eBPF 真不是玄学：Cilium 把运维从“猜问题”拉到了“看问题”

很多人第一次听 eBPF，是从 tracing、bcc、bpftrace 开始的，但说实话：

模型服务化这件事：从 Batch 到 Stream，不只是改个部署方式那么简单

训练时 AUC 飞起、离线评估美如画，一到线上就翻车——延迟高、数据对不上、效果漂、被业务嫌弃。这事儿我见太多了。

AGI 的临界点：机器究竟什么时候，才算“真的理解了这个世界”？

这两年，只要你稍微混点技术圈，就一定绕不开一个词：AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）。

小集群，大江湖——聊聊 IoT / 零售分支机构里的轻量级集群运维

如果你真做过 IoT、零售门店、工厂边缘节点 这种场景的运维，你一定有过这种感受：

千亿级训练数据，真不是“存得下就完事了”

这两年只要你跟 AI、推荐、广告、搜索、风控沾点边，迟早会被一个词追着跑——千亿级样本训练数据。

从论文到工程：中国量子科技的崛起路径，远比你想的更“硬核”

但如果你真的顺着时间线往下捋，会发现一件挺有意思的事：中国量子科技的崛起，并不是“突然开挂”，而是一条非常工程化、非常“理工男”的路径。

应用别动我来扛：聊聊 Kubernetes 里的「观测注入」这门手艺

「服务慢了，你们日志呢？」 「没打……」 「指标呢？」 「没接……」 「链路追踪呢？」 「代码里没埋……」

标注不规范，大模型全白练：聊聊训练大模型背后的规模化数据治理与标注流水线

这两年大模型火得不行，动不动就是「千亿参数」「万卡集群」「训练一次上千万美金」。但说句掏心窝子的实话——真正决定大模型上限的，往往不是算力，而是数据。

量子云服务：当量子计算不再关在实验室里

前几年，只要一提“量子计算”，大家脑子里浮现的画面基本是这样的：白大褂、低温制冷、诺奖级别的物理学家，再加一句——这玩意儿跟我没啥关系。

“GitOps 一上多集群，为什么就开始天天打架？”——聊聊多集群 GitOps 的推广与冲突治理

GitOps Controller A：你咋又改我东西 GitOps Controller B：Git 上就是这么写的啊

“数据不干净，AI 再聪明也白搭”——聊聊生成式 AI 的数据质量评估与去重那些坑

这两年生成式 AI 火得不行，大模型、RAG、Agent、Copilot，名字一个比一个响。但说句可能不太讨喜的话：很多生成式 AI 项目，死得不是因为模型不行...

一条走“低温暴力美学”，一条玩“光速优雅路线”：聊聊超导量子比特和光子量子比特

说实话，量子计算这几年有点“被神化”了。很多文章一上来就是什么“颠覆”“革命”“指数级加速”，看完之后你只记住一句话：

K8s 持久化存储怎么选？别只盯着性能，能不能活下来更重要

说句实在的，K8s 里最容易让人“心态崩”的，不是 Pod 起不来，而是存储出问题。