本文是「架构实战·第二季」第二十四篇。上一篇我们把 K8s 控制面 数据面 编程模式从源码级别过了一遍，本篇把"扩展 K8s"这件事彻底讲透——CRD + ...

本文是「架构实战·第二季」第二十三篇，也是云原生进阶系列的开篇。从这篇开始，我们深入到 K8s 的"骨肉"——源码级别理解控制面与数据面到底在做什么。

为破解通用AI渗透测试框架盲目试错、单路径效率低下及经验难复用等困境，中国电信大可实验室等提出基于领域知识驱动与多路径协同竞争的重构架构。该架构通过构建漏洞认知...

本文是「架构实战·第二季」第二十二篇，也是 AI 系列的最后一篇。从这一篇开始，我们从"怎么让 AI 跑起来"升级到"怎么让 AI 长期、合规地跑"。

本文是「架构实战·第二季」第二十一篇。前面我们讲了 LLM 应用的安全、评测、成本，本篇讲"让应用越用越好"的关键——数据飞轮。

选择依据是业务形态：租户之间是否真的平等、有没有大客户、峰值是否同步。这个选择在架构早期就要定，后期改动成本很高。

本地生活平台搭建运营在后台改商品价或起送价，进行中的订单按什么金额结算，若未书面约定，客服会在第一个冲突单上耗掉半天。

本文是「架构实战·第二季」第二十篇。上一篇我们讲了 LLM 评测，本篇回到架构层——AI 网关的工程实现。

本文是「架构实战·第二季」第十九篇。前面我们讲了 LLM 应用的安全、成本、推理，本篇进入质量保证的关键环节——评测体系。

故障防治系列新篇。前面聊了雪崩防治的舱壁模式——它有个前提：你得知道该隔离谁。这就是依赖治理的度量问题：一个跑了三年的服务，依赖图长什么样、哪些是隐形单点、哪些...

这种做法在低风险场景里够用，但一旦真的出事，你会发现它什么都没解决——确认框弹出来的时候人不在，操作超时了怎么办？人点了"同意"但看到的是三分钟前的快照，怎么办...

本文是「架构实战·第二季」第十八篇。前面讲了怎么让 LLM 跑得"快"和"省"，本篇讲怎么让它"安全"。

本文是「架构实战·第二季」第十七篇。前面我们讲了 LLM 应用的"能跑"，本篇讲"跑得便宜"。

服务端系列新篇，聊故障传播的经典话题：雪崩。一个下游服务变慢，拖垮调用方线程池，调用方再拖垮它的上游——级联故障像多米诺。这篇把防雪崩的手段按层次讲清楚，重点讲...

在科研智能体的系统设计中，黑盒化的生成过程与严苛的学术审查要求之间始终存在结构性张力。随着大模型在数据处理与内容生成中的渗透，如何用技术手段界定系统的干预边界，...

说到"给 Agent 加沙箱"，多数人想的是"让它跑在容器里"。但沙箱只解决了一个边界，还有两个常被漏掉。

以上都是「非常终一致」。业务真的要求强一致（库存扣减、余额）时，正确答案不是把缓存修到强一致（等于放弃缓存的性能意义），而是架构分流：

本文是「架构实战·第二季」第十六篇。上一篇讲了推理框架，本篇讲怎么把 LLM 推理服务跑到 K8s 上。

本文是「架构实战·第二季」第十五篇。从这一篇开始，我们进入 LLM 工程化篇——怎么把模型跑得"又便宜又快"。

环境温湿度监测是工业物联网、智慧档案库房、数据中心动环系统最基础的感知节点。过去十几年，RS485总线+Modbus RTU凭借单品成本优势，成为中小型项目主流...