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K8sGPT，基于 AI 的云原生终极工具
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态排障大杀器-基于AI 的云原生终极工具：“K8sGPT”。 1、基于 CLI 安装： [leonli@leonLab ~ ] % brew tap k8sgpt-ai/k8sgpt Warning: No remote 'origin' in /opt/ Running `brew update --auto-update`... ==> Fetching k8sgpt-ai/k8sgpt/k8sgpt ==> Downloading https://github.com from k8sgpt-ai/k8sgpt /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0: 6 files, 55.5MB, built in 3 seconds ==> Running kubectl apply -f - << EOF apiVersion: core.k8sgpt.ai/v1alpha1 kind: K8sGPT metadata: name: k8sgpt-sample
5.4K60编辑于 2023-05-22 AI原生开发范式
AI原生开发范式的核心概念 AI原生开发范式（AI-Native Development）指以AI为核心构建应用程序的设计方法，其特点包括数据驱动、模型即服务（MaaS）、自动化工作流和持续学习。 与传统开发相比，AI原生应用将机器学习模型作为基础组件，而非附加功能。 典型行业案例分析 金融领域-智能风控系统 某银行采用AI原生架构重构信贷审批流程，实现实时风险评估。 医疗领域-影像辅助诊断 一家医疗科技公司开发AI原生影像分析平台，整合多种医学影像模型（CT、MRI）。 PyTorch模型量化 import torch.quantization model_fp32 = load_trained_model() model_fp32.eval() model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic( model_fp32, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8 )
35110编辑于 2026-01-20AI原生组织（AI-Native Organization）
AI原生组织深度研究报告研究主题：AI原生组织（AI-NativeOrganization）概念、特征、构建路径与全球案例研究时间：2026年5月18日研究深度：⭐⭐⭐⭐⭐（深度研究）组织设计逻辑的根本翻转传统是 "业务先行、AI补丁"，原生是"AI即底座"。 很多公司卡在这里，历史数据包袱太重一个现实的观察目前真正做到AI原生的公司还很少，大多是"AI+"的改良版。 核心难点不在技术，而在组织权力的重新分配——当AI能做出比中层更准的决策时，原来的管理层怎么自处？一、概念定义1.1什么是AI原生组织？ *|深度融合|业务流程与AI深度整合，数据闭环|初步AI原生||**L5**|AI原生|组织架构建立在AI之上，智能演化|真正的AI原生组织|###4.2转型核心步骤Step1:顶层设计├──设立CAIO
73910编辑于 2026-05-18如何构建AI原生应用？从大模型到知识中台，从数据到规则逻辑。AI原生=模型原生+知识原生+价值原生
今天继续聊AI和大模型方面的话题。即什么是AI原生，如何构建一个真正意义上的AI原生系统？ 对于这个问题，我们先看下AI大模型自己给出的答案。 AI原生必须是土生土长的，系统一开始构建就原生在系统里面的能力，而不是已有系统后简单嫁接或集成AI大模型能力。那些把传统IT系统改造集成AI大模型能力后叫AI原生是相当错误的说法。 AI原生-大模型原生+知识原生+价值原生 一个系统能够称之为叫AI原生系统呢？这里面核心的一个关键就是整个系统核心的能力是架构在底层的AI大模型和底层的知识层上面的。 你如果满足这么一个条件，那你们做一个系统就可以叫做AI原生系统。 我原来谈AI原生的时候谈到过，AI原生核心是知识原生，为何你当前企业有数据库数据，有资料文档，不能快速的构建AI原生应用？ 注意这个说法只解决了AI原生应用的大模型原生问题，并没有解决知识原生的问题。如果按这个说法所有的AI智能体应用都是AI原生应用，但是我的理解，AI原生应用的核心重点应该是在知识原生上面。
81320编辑于 2025-11-17- 来自专栏阿泽的学习笔记
云原生与AI漫谈
和持久化走 cloud DB…… 云原生时代的系统开发 对于系统开发人员来说（比如云数据库，云 AI 平台），云原生的趋势也会产生相应的影响。 具体的例子比如我们可以通过用户的数据查询看到经常使用的过滤维度，来重新安排数据的排序和分区，这样在同样的数据量情况下，系统可以花更少的计算资源来完成查询，增加系统的利润 :) 云原生+AI 最后再来看下跟 AI 相关的部分。 而前面讲的“云原生语言”，则更关注在程序具体执行层面的关注点分离。 把两者结合起来看，云原生时代的 AI 平台开发会是一片巨大的未开垦之地，对于云和算法各自都有很宽很长的路可以走。 目前云原生跟 AI 结合的一个比较好的学习样例是 Kubeflow，之前春节期间读了一本《Kubeflow for Machine Learning[3]》，感觉收获还是挺多的，如Istio，CRD的应用等
1K30发布于 2021-07-06 - 来自专栏Java升级打怪进阶之路
【云原生】容器编排K8S
user: kind-hello-k8s name: kind-hello-k8s - context: cluster: kind-test user: kind-test 集群，例如这里有两个kind创建的集群：kind-hello-k8s 和 kind-test 以及一个 minikube 创建的集群minikube context 列出了每个 k8s 集群对应的上下文信息 Pod是 K8s 的最小可部署单元。 worker 两种节点 我们也掌握了安装 k8s 的概念 kubectl 可以用来和 k8s 集群通讯，是 k8s 的命令行客户端 使用 minikube/kind 可以创建学习环境 k8s 集群 使用 kubeadm 可以创建生产环境 k8s 现在，我们简要介绍下 k8s 的核心组件 etcd ： 实现了raft分布式一致性协议的元数据存储 apiserver： 提供了元数据读写 etcd 的api
1.1K30编辑于 2022-11-28 - 来自专栏云计算与大数据
云原生｜K8S 网络篇
worker node and list the interfaces using, ip route and filter interface matching the pod IP. root@k8s-node calixxxxxxxxx -w /opt/capture.pcap & https://iximiuz.com/en/posts/container-learning-path/ https://learnk8s.io
48530编辑于 2023-03-18 - 来自专栏蟋蟀得不像专家派
如何构建 AI 原生技术团队
如何构建AI原生产研团队：我们花了一年，才搞懂这句话 别人还在讨论"AI要不要用"，我们已经把AI变成了团队的肌肉记忆。 工具只是皮，真正的AI原生团队，是从组织基因层面被重构的。 今天不讲虚的，就讲我们这一年干了什么，怎么干的，效果怎么样。 一、撕掉标签：什么叫"AI原生"？ 大部分人理解的AI原生 = AI用得很熟。 我们理解的AI原生 = AI已经渗透到组织的毛细血管里。 事实就是：同样的团队规模、同样的业务复杂度，AI 原生团队和非 AI 原生团队的产出差距已经拉开了 40% 以上。 这个差距只会越来越大。 标签：#AI原生产研#AICoding#团队管理#技术管理#数字化转型
15710编辑于 2026-05-26 - 来自专栏Java升级打怪进阶之路
【云原生】K8S包管理（helm）
例如 centos 上有 yum 例如 ubuntu 上有 apt-get Mac系统上有包管理软件: 例如 brew Windows 上也有可用的包管理软件: 例如 scoop 例如 choco 云原生的事实标准平台 k8s 上也可以安装各种组件和服务。 而 helm 就是 k8s 的包管理软件，用来给 k8s 平台安装各种组件包或者服务包。 在不同平台上，通过对应平台的包管理软件，可以快速安装 helm 客户端命令。 /chart/hello-py/ --generate-name 检测下 k8s 的 deployment 和 sevice: 端口转发： 访问服务： helm 可以规范化k8s helm 通过chart依赖来解决所部署的k8s应用之间的依赖。 本文内容到此结束了， 如有收获欢迎点赞收藏关注✔️，您的鼓励是我最大的动力。 如有错误❌疑问欢迎各位大佬指出。
87520编辑于 2022-11-28 - 来自专栏数据猿
从+AI到AI+，我们离AI原生还有多远？
鼎捷数智8月13日在上海举行“AI升维：掌舵数智未来「新书创想会」”，正式发布凝聚鼎捷多年实践经验的著作《数智生产力——从数字转型到数智重生》，该书由鼎捷数智董事长兼总裁叶子祯，浙江大学求是特聘教授、博士生导师周伟华 可真正接入后，却发现不是这么回事，企业应用AI的实际场景十分复杂，简单的接AI无法真正提高效率。同时，目前AI本身也存在着幻觉频发等问题，如果AI不是一剂见效的灵丹妙药，我们又该如何看待它？ 在企业接入AI的场景中，目前大部分企业以“+AI”为主，运用AI优化自己本身的业务模式，这是量变；“AI+”则是未来以AI本身作为驱动的更高阶状态，属于质变。 将人不具备或不够好的能力借助AI、智能体等快速补足，这里涉及到+AI与AI+的问题。 过去我们靠工程师来绘图，用+AI的思维，我们可能会让AI提供设计思路或设计参考，工程师来完成绘制；如果站在全新的AI+场景，AI是不是可以直接完成这个任务，把需求提交给AI，直接通过AI完成文生设计，将大大降低人的负荷
19510编辑于 2025-10-21 - 来自专栏运维开发故事
【K8S专栏】什么是云原生？
什么是云原生？ 我相信大部分人都听过云原生，但是要你说出一个所以然，却不知道怎么开口，我也是一样。 我不知道云原生到底是什么，从字面来看：云原生就是为云而生。云是什么？ 不知道你有没有发现，云原生其实是云计算发展历程中的一种产物。 云原生不是一个新的概念，它是云计算发展的过程中对理念的更新和延申。 在云原生时代，希望让应用更有弹性、容错性、可观测性，让应用更容易部署、管理编写、编排等，希望开发者能够更好的利用云的资源、产品以及交付能力。 下边大致梳理云原生的发展历程。 、可监测性、灰度发布等治理能力；（3）有状态应用向云原生迁移：无状态+Job类应用趋于成熟，有状态应用逐步成为云原生市场中新的增长点。 ，而且以云原生理念而诞生的技术也越来越多，最终云原生究竟如何定义现在也未可知，咱们只有拭目以待。
1.6K20编辑于 2022-09-15 AI原生云建设与加速指南
第一章：报告基础信息 报告标题：AI原生云建设与加速指南 发布机构：腾讯云计算（北京）有限责任公司 发布时间：未明确标注 行业标签：通用SaaS,技术服务 产品标签：#异构计算 #高性能计算集群HCC 报告旨在解析从Cloud for AI向AI Native Cloud转型的技术要求，为企业在AI原生时代构建全栈能力云平台提供架构指南。 第三章：报告目录 背景 从Cloud for AI到AI Native Cloud，云平台能力要求对比 新型AI云平台需要解决的挑战 为AI加速而生，腾讯云（AI Native Cloud）平台架构能力全景解析 参考资料包括Gartner等权威机构发布的8份行业报告（编号G00793970至G00809337），聚焦于生成式AI对IT基础设施的影响。 全栈能力：从基础设施（HCC集群、EdgeOne边缘平台）到应用层（数智人、智能客服），提供端到端AI原生云解决方案，支持公有云、专属云、本地化多态部署。
10610编辑于 2026-05-30在AI时代，如何去构建AI智能原生企业？
今天聊下AI原生企业。 对于原生这个概念，实际我在前面写过好几篇文章。比如云原生，数字原生，而且都做过详细的阐述和说明。同时在原来文章中也谈到。 从上面这个内容我个人感觉还是太技术化了，太强调AI技术的能力了，而忽视了企业本身的核心业务和价值链。包括将AI原生企业定义为一定是新创业的以AI技术为核心的企业才是AI原生企业。 既然谈原生，那么核心仍然是AI这个能力不应该是一个简单的舶来品，更多需要企业内部AI持续进化，不是说你购买一个AI大模型，上个AI Agent就是AI原生。 因此对于AI原生核心仍然是知识原生。 所以我也一直在强调，将AI技术作为企业原生是错误的，企业的AI原生更多应该是知识的原生，AI工具技术大模型只是技术支撑能力，技术为知识创造服务。
45710编辑于 2025-11-17- 来自专栏《Cloud Studio》
AI 原生时代新质软件研发
在 CSDN 1024 程序员节技术英雄会全体大会上，腾讯云开发者产品中心总经理刘毅进行了《AI 原生时代的新质软件开发》的主题演讲。 腾讯云也在程序员节上推出 AI 原生云时代超级“码”力工具箱，为开发者提供低门槛、高效率、支持多模态的系列开发工具，助力软件开发“增质提效”。 腾讯云“超级码力工具箱” 对外开放 推动软件开发“提质增效”，腾讯云今年还举办了 “TechoDay AI 原生云开发工具峰会”，推出 AI 原生云时代超级“码”力工具箱，为开发者提供低门槛的云开发、高效率的 在会上，多位腾讯云产品专家对外分享了上述产品的应用与实践，同时发布了“腾讯云 AI 代码助手产品推荐官计划”，邀请各位开发者体验腾讯云 AI 代码助手，一起拥抱 AI 时代，助力 AI 全自动开发+部署 在10月26日的“超级码工厂- AI 编程大赛”上，腾讯云 AI 代码助手也将亮相，助力开发者们发挥想象力，用 AI 代码助手快速搭建AI应用，见证 AI 原生时代的超级「码」力。
78500编辑于 2025-02-12 AI原生时代的超级【码】力
第一章：报告基础信息 • 报告标题：AI原生时代的超级【码】力 • 发布机构：腾讯云 • 发布时间：2024年（基于“腾讯云工具指南|07”及2024 Gartner报告引用推断） • 行业标签：电商, • 中国信通院调查显示，75.86% 的企业已在软件开发阶段应用AI技术，AI正在全面覆盖代码生成、补全、缺陷检测等软件工程全生命周期环节。 • 本报告旨在介绍腾讯云“超级码力工具箱”，通过低门槛的云开发、高效率的HAI、增质量的AI代码助手及多模态检索的向量数据库，解决AI原生开发中的具体痛点，助力软件开发的“增质提效”。 第三章：报告目录 01 趋势洞察：AI原生时代，AI助力新质软件开发 开发者如何与代码大模型共存? 场景实践：AI原生开发场景的具体痛点及解法 用腾讯云开发生成及运营商小程序 用高性能应用服务HAI 3分钟部署超级AI应用环境 用AI代码助手为编码场景“增质” 用腾讯云向量数据库实现RAG增强 04
10110编辑于 2026-05-30- 来自专栏深度学习与python
AI原生数据库的思考
AI 原生混合搜索 提到 AI 原生搜索，很多人首先会想到向量搜索。向量搜索确实是当前主流的 AI 语义搜索方式，通过向量 embedding 可以搜索文本、图片甚至视频等多模态数据。 多云架构强依赖 K8s 做调度，OceanBase 在做多云架构时发现不同云平台的 K8s 实现不完全相同，例如阿里云 K8s 支持固定 IP 且升级 K8S 时对业务无损，而 AWS 的 K8s 无法支持固定 IP 且升级对业务有损，因此，为了实现多云原生架构，OceanBase 只能自己实现云中立的 K8s 方案。 数据和模型也会深度融合，通过 AI Function 等技术在系统中直接处理无结构化数据，成为 AI 原生数据库。 为什么要做 AI 原生数据库 seekdb？ 因此，我们决定抛开历史包袱，正式立项 AI 原生数据库。 首先，需要给我们的 AI 原生数据库一个正式的名字。
59210编辑于 2025-12-24 - 来自专栏大魏分享（微信公众号：david-share）
爆款：K8S原生应用管理平台
一、如何在K8S集群上部署应用？ 首先，需要说明的是：Openshift是K8S集群，但K8S集群不是Openshift集群。K8S集群是Openshift集群的真子集。 在K8S上除了需要部署应用，很多时候还要部署应用集群，对集群进行扩缩容等。这时候，我们大多是调整应用dc。嗯，听起来有一定技术含量。 那么，有没有一种方式，可以专门与K8S API集群对接，实现K8S原生应用的管理？ 二、Operator 有，Operator就是。 Operator是一种打包、部署和管理Kubernetes原生应用程序的方法。 能不能利用K8S便捷的特性去把这些复杂的东西简单化呢？这就是Operator想做的事情。
4.1K31发布于 2018-12-07 - 来自专栏正则
原生的在K8s上运行Flink
Kubernetes 相信大家都比较熟悉，近两年大家都在讨论云原生的话题，讨论 Kubernetes。那么什么是 Kubernetes 呢？ K8s 是一个资源管理系统。 云原生。 比如 JobManager 或 TaskManager 的 Pod 里产生了一些日志，在同一个 Pod 里再去起另外一个进程收集不符合 K8s 的原生语义。 除此之外，深度学习框架 Tensorflow 原生即可在 K8s 上运行，包括 Spark、Flink 等等，一些大数据相关的框架也在不断地去兼容，不断地去适配，以便让更多的大数据服务可以更好地在 K8s K8s Master。
2.4K41编辑于 2022-03-18 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
使用C# 构建AI原生Agent应用
摘要： 随着人工智能的迅猛发展，AI 原生 Agent 应用架构成为构建智能系统的核心。本文聚焦于以 C# 构建 AI 原生 Agent，并整合 k8s 与 Dapr，搭建高效可扩展平台。 2.2 k8s与Dapr的集成与应用 在AI原生Agent应用平台的构建中，k8s（Kubernetes）与Dapr（Distributed Application Runtime）的集成是至关重要的一环 通过k8s与Dapr的集成，我们可以构建一个高度可扩展、可观测和可维护的AI原生Agent应用平台。 k8s与Dapr的集成在AI原生Agent应用平台中发挥着举足轻重的作用。它们共同为构建一个高效、稳定、可扩展的AI原生Agent应用环境提供了强大的技术支持。 在AI原生Agent应用平台的构建部分，我们着重探讨了C#语言的应用，以及Kubernetes（k8s）与Dapr的集成方法和应用成效，揭示了这些技术在构建高效、稳定的AI原生Agent平台中所发挥的关键作用
59920编辑于 2025-02-25 鸿蒙(HarmonyOS)原生AI能力之文本识别
鸿蒙原生AI能力之文本识别原生智能介绍在之前开发中，很多场景我们是通过调用云端的智能能力进行开发。例如文本识别、人脸识别等。 原生即指将一些能力直接集成在本地鸿蒙系统中，通过不同层次的AI能力开放，满足开发者的不同场景下的诉求，降低应用开发门槛，帮助开发者快速实现应用智能化有哪些原生智能能力基础视觉服务基础语音服务端侧模型部署端侧推理意图框架 , { isDirectionDetectionSupported: false }) this.text = res.value }}总结：今天猫林老师给大家分享了鸿蒙提供的原生 AI能力。
77510编辑于 2024-12-23
腾讯云开发者
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