开源项目推荐
Fluid[1]
Fluid 是一个开源的云原生数据管理系统，专为大规模数据集成与处理设计，旨在简化数据存储和计算的管理。它提供了对多种数据存储引擎的无缝支持，例如 HDFS、Ceph和其他云存储，能够为 K8s 提供高效的存储资源管理。Fluid 提供了数据的动态调度、自动扩展和资源共享的功能，使得用户能够更加灵活地管理数据密集型应用，提升云原生环境下的数据处理效率。
Toolhive[2]
Toolhive 是一个开源的工具集管理平台，旨在帮助开发者管理和共享多种开发工具。该项目支持将不同的工具以插件的形式组织，使得工具能够轻松被集成和扩展。Toolhive 提供了一个统一的界面，方便用户添加、配置和使用工具，且能够与现有的开发环境无缝集成。该项目的目标是通过模块化和高度可配置的架构，提升开发效率并简化工具的管理。
KGateway[3]
KGateway 是一个开源的 K8s 网络网关项目，旨在简化微服务架构中的网络流量管理。它提供了一个统一的控制层，用于处理跨集群的流量路由、API 网关功能以及多协议的流量控制。通过支持 RESTful API、gRPC 和 WebSocket 等多种协议，KGateway 使得服务间的通信更加高效和灵活。它还能够与 K8s 集成，提供细粒度的流量控制和高可用性，适合大规模分布式系统中的微服务架构。
Metaflow[4]
Metaflow 是由 Netflix 开发的开源数据科学工作流管理框架，旨在简化数据科学和机器学习项目中的模型开发和部署过程。它提供了一个直观的 API，支持数据处理、模型训练、实验跟踪以及与云平台集成。Metaflow 强调易用性和可扩展性，能够自动处理任务的并行化、资源管理和容错机制，使得数据科学团队可以专注于业务逻辑而无需担心底层细节。它还支持模型的版本控制和可重现性，帮助团队管理和优化机器学习工作流。
文章推荐
深入解析 Docker 镜像体积：构建层、基础镜像与优化实践[5]
本文系统性地分析了 Docker 镜像体积的构成及其对构建和部署效率的影响。作者首先从文件系统层级、基础镜像选择、构建缓存和多阶段构建等角度，剖析了镜像体积增长的常见原因。文章还列举了实际案例，说明如何通过删除冗余依赖、合并层级、使用轻量化基础镜像等方法，有效减小镜像体积，提升开发与部署效率。通过这篇文章，读者可以掌握一套系统性的 Docker 镜像优化思路与实践技巧。
2024 云原生技术趋势全景解读：AI 融合、平台工程与开源治理[6]
本文介绍了 2024 年云原生领域的核心发展趋势，并通过对 CNCF 高级技术总监 Chris Aniszczyk 的专访，深入探讨了多个关键话题。Chris 指出，AI 正在深度融合云原生生态，推动基础设施向支持大规模模型部署与 GPU 调度演进；平台工程逐渐成熟，成为提升开发效率和治理能力的关键手段。同时，FinOps 和可观察性在企业云原生落地中愈发重要，成为成本控制与系统稳定性的核心能力。在开源治理方面，Chris 强调了 CNCF 对项目成熟度管理的机制，建议企业根据自身需求审慎评估技术选型。整篇内容干货丰富，为开发者和技术管理者提供了清晰的趋势脉络与战略参考。
Kubernetes Gateway API 网关选型全景对比[7]
本文对比分析了 NGINX Ingress、Kong Gateway、Apache APISIX 和 Envoy Gateway 等支持 Kubernetes Gateway API 的主流网关，从 Gateway API 支持、性能、启动部署、安全、可观测性、社区活跃度等多个维度进行了深入解读，并针对不同使用场景给出了选型建议，指出追求性能可选 Apache APISIX，企业级应用适合 Kong Gateway，标准化需求推荐 Envoy Gateway，现有 NGINX 用户可考虑 NGINX Gateway Fabric 过渡。
云原生动态
Karmada v1.14 版本发布[8]
Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 K8s 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 K8s 周边生态工具链协同。
Karmada v1.14.0 于近日成功发布，是该项目最新的稳定版本。此版本在 v1.14.0-rc.0 和 beta 版本基础上进一步完善，引入了名为 “vigilant mode” 的新功能,本版本包含下列新增特性：
- 新增联邦资源配额管理能力，用于多租户场景下资源治理
KServe v0.15 版本发布：推动生成式 AI 模型服务新进展[9]
KServe 是一个由 Kubeflow 社区主导并由 CNCF 支持的开源项目，专注于 在 K8s 上高效部署和管理机器学习模型。它尤其适用于需要处理在线推理（inference）任务的生产级应用场景。
KServe v0.15 近日成功发布，该版本在支持生成式 AI 模型部署与推理方面迈出关键一步。新版本引入对多模型部署（MMS）能力的增强，支持如 LLM 等大型模型的动态加载与按需伸缩，并优化了 GPU 利用率与推理性能。KServe v0.15 还改进了对异步推理、弹性扩缩容以及自定义推理入口的支持，使其更加适用于企业级生成式 AI 应用场景。此次更新标志着 KServe 正在从传统 ML 推理平台转型为生成式 AI 服务基础设施的核心组件。
引用链接
[1] Fluid: https://github.com/fluid-cloudnative/fluid
[2] Toolhive: https://github.com/stacklok/toolhive
[3] KGateway: https://github.com/kgateway-dev/kgateway
[4] Metaflow: https://github.com/Netflix/metaflow
[5]
深入解析 Docker 镜像体积：构建层、基础镜像与优化实践: https://www.infoq.com/articles/docker-size-dive/
[6] 2024 云原生技术趋势全景解读：AI 融合、平台工程与开源治理: https://kubernetespodcast.com/episode/254-cntrends/
[7] Kubernetes Gateway API 网关选型全景对比: https://jimmysong.io/blog/kubernetes-gateway-api-comparison/
[8] Karmada v1.14 版本发布: https://github.com/karmada-io/karmada/releases/tag/v1.14.0
[9] KServe v0.15 版本发布：推动生成式 AI 模型服务新进展: https://www.cncf.io/blog/2025/06/18/announcing-kserve-v0-15-advancing-generative-ai-model-serving/?sessionid=-990419377
关于 KubeSphere
KubeSphere （https://kubesphere.io）是在 Kubernetes 之上构建的开源容器平台，提供全栈的 IT 自动化运维的能力，简化企业的 DevOps 工作流。
KubeSphere 已被 Aqara 智能家居、本来生活、东方通信、微宏科技、东软、新浪、三一重工、华夏银行、四川航空、国药集团、微众银行、紫金保险、去哪儿网、中通、中国人民银行、中国银行、中国人保寿险、中国太平保险、中国移动、中国联通、中国电信、天翼云、中移金科、Radore、ZaloPay 等海内外数万家企业采用。KubeSphere 提供了开发者友好的向导式操作界面和丰富的企业级功能，包括
Kubernetes 多云与多集群管理、DevOps (CI/CD)、应用生命周期管理、边缘计算、微服务治理 (Service Mesh)、多租户管理、可观测性、存储与网络管理、GPU support 等功能，帮助企业快速构建一个强大和功能丰富的容器云平台。
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