Kubernetes调度：NodeAffinity/Taints与拓扑扩散约束
使用亲和/污点与拓扑扩散在调度层治理工作负载分布与隔离，提升可用性与资源利用率。
调度
Kubernetes Topology Spread Constraints与反亲和实践
通过TopologySpreadConstraints与反亲和规则在不同拓扑域均衡Pod分布，提供可验证的YAML与命令，提升可用性与稳定性。
Kubernetes Taints 与 Tolerations（节点调度与验证）
使用节点污点与Pod容忍控制工作负载调度与隔离，在混合节点与隔离场景中提升可靠性，提供配置与验证方法。
Kubernetes PriorityClass与抢占治理
使用 PriorityClass 控制 Pod 优先级与抢占，在资源紧张时保障关键服务，同时避免连锁影响与不稳定。
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。
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。
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。
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。
HTTP/2优先级与请求调度治理
理解 HTTP/2 的优先级与调度在现实中的约束，结合应用层提示与服务器策略，优化关键资源加载时序。
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。
