Kafka 主题保留与压缩策略（Retention、Compaction 与验证）
配置Kafka主题的时间/大小保留策略与日志压缩，按业务键保留最新值并降低存储成本，提供参数示例与端到端验证方法。
验证
Kafka 事务与精确一次语义（Idempotent Producer、Transactional 与验证）
通过幂等生产与事务边界实现Kafka精确一次语义，配置生产者与消费者参数，并提供端到端的验证方案以避免重复写入与脏读。
KEDA 事件驱动自动伸缩（队列触发、Prometheus Scaler 与验证）
通过 KEDA 实现事件驱动自动伸缩，配置队列触发与 Prometheus Scaler，提供验证方法以保障弹性与稳定性。
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。
Kubernetes HPA 与 KEDA 事件驱动伸缩（指标、队列与验证）
结合HPA与KEDA实现基于资源与事件的双通道弹性伸缩，提供队列触发与资源指标配置示例并给出可重复验证方法。
Kubernetes Pod 安全策略与隔离实践（PSA、Seccomp、Capabilities 与验证）
通过命名空间PSA策略与容器安全上下文（Seccomp、AppArmor、能力降级与非root）实现细粒度隔离，并给出可重复的拦截与合规验证方法。
Kubernetes PriorityClass 与抢占治理（优先级、PDB 与验证）
使用PriorityClass为关键工作负载设置更高优先级并治理抢占行为，结合PDB与资源配额，提供配置与验证方法以提升集群可靠性。
Kubernetes RuntimeClass 与安全沙箱（gVisor/Kata 与验证）
使用RuntimeClass选择gVisor或Kata安全沙箱运行容器，降低系统调用面并强化隔离，提供配置示例与拦截验证方法。
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 Topology Spread Constraints（区域分散与验证）
使用Topology Spread Constraints在区域与可用区内分散Pod，控制倾斜度与调度策略，提供配置与验证方法以提升可靠性。
