Airflow DAG 可靠性与调度（重试、并发、队列与 Sensor）
提升 Airflow DAG 的稳定性与可观测性，配置重试与并发、队列与 Sensor，并给出可验证的实践方法。
调度
"Airflow DAG 调度与依赖管理实践"
"使用 Airflow 2.x 编写 DAG 并管理任务依赖与重试策略，提供可运行的示例与调度配置。"
BullMQ与Celery：任务队列与调度对比
比较 Node 与 Python 生态下两大任务队列在并发、重试与调度上的差异，指导微服务与数据处理选型。
Cloudflare Workers Cron Triggers 定时触发与调度
引言Workers 提供 Scheduled Events 以定时触发函数，适合清理、同步与报表等任务；需在任务设计中考虑重试与退避以保障稳定性。能力与配置（已验证）Cron Triggers：使用 Cron 表达式配置定时触发；由 Cloudflare 调度并在边缘执行。来源：Cloudflare
ETL编排选型：Airflow与Dagster对比
对比两大编排平台在 DAG 模型、类型与观测能力上的差异，指导批处理与数据管道的工程选型。
Karpenter与Cluster Autoscaler对比：弹性供给与成本治理
对比 Karpenter 与 CA 在节点供给与弹性策略上的差异，优化启动时延、亲和与成本治理，提升集群效率。
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 CronJob可靠调度与去重实践
通过并发策略与去重设计提升CronJob稳定性，提供可验证的YAML与观测命令，避免重复执行与漂移风险。
Kubernetes DaemonSet与节点级任务治理
使用 DaemonSet 在每个节点部署代理与节点级任务，规范亲和与滚动更新与容忍，保障稳定与可观测。
