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机器学习平台稳定性基石：Kubernetes生产级保障实践解析 从平台工程视角看ML/AI基础设施的健壮性 核心观点：ML平台是“平台之上的平台”，其稳定性是算法迭代速度的基石 一个机器学习平台不仅仅是在Kubernetes上运行的普通应 …

构建生产级Kubernetes Operator：从实践中提炼的健壮性设计模式 作者： Gemini 日期： 2025年7月28日 摘要 本文档旨在沉淀和分享在研发大规模机器学习平台及其他云原生服务的过程中，关于如何设计、开发和维护生产 …

本文旨在为有志于成为顶尖运维技术专家的工程师，提供一个从思想到实践的系统性成长路径。内容涵盖从思想基石的转变，到核心技术栈的构建，再到流程与软技能的提升，旨在帮助读者构建保障、设计并进化复杂系统的核心能力。

本文从专业的角度，系统性地阐述了构建和维护一个高稳定性系统所需遵循的核心原则。内容贯穿软件的整个生命周期，分为设计时预防、运行时保障、事后恢复与改进三个核心层面，旨在为技术团队提供一个从技术策略到管理文化的完整实践指南。

本文旨在系统性地解析Kubernetes健康检查的架构、原理与最佳实践，为SRE和研发工程师提供一份清晰、可落地的行动指南。