云原生热点
Helm 十年，成就 Kubernetes 的生态中枢
Helm 项目起源于 2015 年 Kubernetes 1.1 发布后的一次黑客松，其首个提交标志着一个包管理工具的诞生。随着时间推移，Helm 从早期的 “helm-classic” 演变、并入 Kubernetes 项目，逐步建立起强大的 Charts 生态与社区治理。如今，Helm 已成长为 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）毕业项目，十年间伴随云原生技术迅猛发展，成为 Kubernetes 应用部署与管理中不可或缺的基石。
Flux v2.7.0 正式发布
Flux 是一个由 CNCF 托管的 GitOps 持续交付（Continuous Delivery）框架，专为 Kubernetes 环境设计。它通过声明式配置与自动化同步机制，实现应用、基础设施配置的自动部署和版本控制，使集群状态始终与 Git 仓库中定义的“期望状态”保持一致。
近日，Flux v2.7.0 正式发布，新增多个重大新特性，包括：镜像更新自动化（Image Update Automation）正式进入 GA，使得容器镜像版本变化可自动触发 Git 仓库更新；ConfigMap 和 Secret 变更触发监控能力增强，相关控制器可即时响应这些资源变动；支持面向远端集群的工作负载身份验证（Workload Identity），简化云环境多簇的认证管理；全面引入 OpenTelemetry 追踪，提升 Flux 的可观测性。
Cadence 加入 CNCF 成为沙箱项目
Cadence 是一个由 Uber 开发并开源、现由社区共同维护的分布式工作流编排引擎，旨在解决长时运行任务、状态持久化与复杂分布式服务协作中的可靠性问题。它通过事件驱动与持久化机制，实现对工作流的自动重试、失败恢复、并发控制和可追踪执行，帮助开发者从底层基础设施的复杂性中解放出来，专注于业务逻辑的实现。
凭借高容错性、高可扩展性和跨语言支持，Cadence 已在金融、电商、交通、医疗等行业的核心系统中得到广泛部署，目前服务超过 150 家企业。2025年10月，Cadence 正式加入云原生计算基金会（CNCF），标志着该项目从 Uber 的内部开源成果迈向更开放、透明的社区治理阶段。
技术实践
文章推荐
专为 Kubernetes 打造的不可变、安全操作系统：探究 Talos Linux
本文介绍了 Talos Linux，这是一款专门为运行 Kubernetes 而设计的操作系统，通过将系统设计为不可变、极简、仅包含运行 kubelet 所需的最少功能，从而显著提升安全性、稳定性和审计可控性。相比传统 Linux 系统需要大量维护、补丁和人工干预，Talos 从内核出发，用户态用 Go 编写，去除 SSH 访问，转为 API 驱动管理，以降低意外变更和系统漂移的风险。
文章还提到，Talos 在边缘计算（如零售终端、机器人、工厂自动化）场景已有大量应用，同时遵循 SBOM、签名构建、CIS 基准、SELinux 强化等合规性要求，未来规划包括扩展对不同硬件的支持和由其伴生平台 Omni 承担裸机 VM 部署与 Kubernetes 集群生命周期管理。
高效自动扩容：在开源项目中平衡性能、可靠性与成本
本文探讨了使用开源工具（如 KEDA 和 Karpenter）在 Kubernetes 环境中进行自动扩容时所面临的三大关键挑战——性能、可靠性与成本——及其之间的权衡。文章指出，想要既维持应用表现又避免资源浪费，需要从度量关键指标（如延迟、队列深度、请求率）入手，接着通过定制化触发器、动态节点分配和优雅终止机制来优化扩容流程。作者强调，自动扩容不是一次完成的任务，而是一个持续监测、实验和优化的过程。
突破十大 DevOps 挑战：用开源工具打造高效协作与持续交付体系
本文系统梳理了当今企业在 DevOps 实践中常见的十项核心挑战，包括环境不一致、部署延迟、监控盲区、跨团队协作障碍、安全与合规风险、自动化流程碎片化、工具链复杂性、可观测性不足、变更管理困难以及文化转型滞后等。文章深入解析了 CNCF 生态中的多种开源工具如何分别在这些领域发挥作用——例如利用 Kubernetes 与 Argo 实现持续交付与环境一致性，用 Prometheus 和 Grafana 构建可观测体系，用 Falco 强化运行时安全防护，以及借助 OpenTelemetry 实现端到端追踪。作者强调，DevOps 成功的关键不止在于选择合适的工具，更在于培养跨职能协作、透明沟通和持续改进的文化，使团队在快速交付与稳定运行之间实现平衡。
开源项目推荐
Trainer
Trainer 是一个由 Kubeflow 社区推出、专为在 Kubernetes 上实现大规模分布式 AI 模型训练与微调（包括 LLM 调优）而设计的开源项目。它支持多个深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、JAX）以及高级库（如 Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Megatron‑LM），通过 Kubernetes 原生的自定义资源和 SDK 提供训练任务的部署、调度、监控与管理能力。
DevSpace
DevSpace 是一个面向 Kubernetes 开发流程的开源 CLI 工具，专为“在 Kubernetes 集群中快速构建、部署、调试应用”而设计。该工具的特点包括：使用一个统一的声明式配置文件（devspace.yaml）来定义构建镜像、部署服务及其依赖；支持热重载（Hot Reload）直接在运行中的容器中同步代码变更；简化端口转发、日志流、容器终端等日常开发任务，从而让开发者无需深入了解 Kubernetes 即可轻松进入集群开发状态。它由 Loft Labs 贡献，采用 Apache 2.0 许可证。
Kubero
Kubero 是一个开源、可自托管的 PaaS 平台，运行在 Kubernetes 上，让开发者能够像使用 Heroku 一样轻松部署和管理应用。它支持从源码或容器镜像快速部署，内置 CI/CD 流程，可在提交代码或创建 Pull Request 时自动构建与部署，并生成预览环境。Kubero 提供直观的 Web UI 与命令行工具（CLI），集成监控、日志、应用模板和数据库等插件，同时支持多租户和访问控制，适合希望在企业或团队内部构建高效、统一云原生开发体验的用户。
Metaflow
Metaflow 是由 Netflix 开发并开源的 Python 优先数据科学与机器学习框架，旨在简化从原型到生产的端到端工作流程管理。它提供易用的装饰器式 API 来定义有向无环图（DAG）流程，自动处理数据版本管理、依赖追踪、可重现性和资源调度。Metaflow 可与 AWS、Kubernetes 等云原生基础设施无缝集成，支持分布式训练、并行执行和模型部署。凭借对开发者友好的设计，它帮助团队高效构建、运行和监控复杂的数据科学与机器学习管道，兼顾灵活性与可扩展性。
