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Nacos 一文通:从零基础到生产精通的配置中心与服务发现实战
Nacos 同时承担配置中心和服务注册发现两个核心职责,是 Spring Cloud Alibaba 生态的基石。本文系统梳理 Nacos 的数据模型、一致性协议、长轮询推送机制、临时实例健康检查、生产集群部署、多语言 …
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从写 Shell 脚本、解读错误信息到辅助故障排查,分享运维工程师真实使用 AI 工具的高效场景、无效场景和 Prompt 技巧,以及各工具的适合场景。
在 Kubernetes 上部署 Ollama 运行本地大模型,从 GPU 调度到 CPU 推理降级,再到运维场景的实际集成,记录完整的踩坑与实践过程。
覆盖主流多模态模型选型对比、图像理解API调用方式、OCR/文档理解/图表解析等实际场景,以及一个完整的运维场景实战:用多模态模型自动分析Grafana截图并生成告警摘要。
Model Context Protocol 让 AI 能够标准化地调用外部工具。本文用 Python 实现一个运维 MCP Server,接入 kubectl、Prometheus、Loki,让 AI 直接查集群状态。
LLM 不能替代运维工程师,但确实能把重复性、低价值的工作自动化掉。本文分享我在实际工作中用 Claude 落地的几个场景。
K8s 有完善的 Pod 监控体系,但裸机和 VM 上运行的进程如何监控?本文介绍 process-exporter 的部署与配置实践,覆盖进程组匹配、核心指标、告警规则设计及实际踩坑经验。
涵盖回滚判断标准、K8s/ArgoCD/配置各层回滚操作、数据库变更的前向修复 vs 回滚取舍,以及完整的值班人员操作 SOP 模板。