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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。

Kubernetes HPA 与自动扩缩容实战

概述HPA 基于指标调整副本数;VPA 调整容器请求/限制。两者结合可在不同负载模式下实现可靠弹性。已验证技术参数HPA API:`autoscaling/v2`;支持 `Resource` 与 `Pods/External` 指标典型目标:CPU/内存利用率(如 70%)与自定义业务 QPS/延迟

Next.js DevTools 自动分析配置与性能追踪策略

引言DevTools 在 15/16 周期增强,配合缓存与构建架构可自动分析导航与资源;合理配置指标与错误上报可加速定位问题。能力与配置(已验证)自动分析:在 DevTools 中观察导航、资源与缓存行为;结合 Cache Components 与 PPR 校准策略。来源:Next.js 15/16