CompressionStream 流式上传管道与服务端协作实践
使用 CompressionStream 将文件流式压缩后上传，结合 Content-Encoding 与服务端解析协作。
服务
"Web Push 与 VAPID：浏览器推送订阅与服务端发送"
"总结 Push API 的订阅与接收流程，解释 VAPID 的应用服务器标识与发送机制，给出安全注意与工程实践参考。"
Rust高性能服务开发与异步Tokio实践
使用 Rust + Tokio 构建高性能服务，合理配置运行时与并发模型，结合 Hyper/Actix、度量与优化方法，提供可验证的实践清单。
AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
Feature Flags 服务架构（评估、分群、回滚与审计）
构建可扩展的 Feature Flags 服务，支持规则评估、用户分群、快速回滚与审计治理，并提供验证方法。
LLM 服务端流式传输与断点续传（SSE/WebSocket、分片与验证）
使用SSE或WebSocket提供LLM流式输出，并通过分片与游标实现断点续传与重试安全，给出服务端与客户端实现与验证方法。
Istio Egress Gateway 与外部服务访问控制（TLS Origination、SNI 与出口策略）
通过 Istio Egress Gateway 管控外部访问，配置 TLS Origination 与 SNI、出口策略与审计，确保合规与稳定并提供验证方法。
KServe 模型推理服务（Autoscaling、Canary 与性能验证）
基于 KServe 构建模型推理服务，配置自动伸缩与金丝雀发布，并通过压测与观测验证性能与稳定性。
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）一、架构与部署模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。
