一文读懂基于Kubernetes打造的边缘计算

云原生的理念如今正如火如荼。它不仅仅是一种技术，更是随着云生态的发展而被逐渐提炼出的一系列技术、最佳实践与方法论的集合；它带来了资源利用率提升、分布式系统的弹性扩展与可靠性等能力，能够让IT系统最大程度的享受云计算红利，业界全面拥抱云原生就是最好的佐证。伴随5G、IoT的发展，边缘计算正在成为云计算的新边界，而规模和复杂度的日益提升对边缘计算的效率，可靠性，资源利用率等一系列能力又有了新的诉求。试想，如果能将云能力从中心往边缘触达，上述问题是不是将迎刃而解？那么在云原生时代构建云到边的触达通路，保持云边一致性体验，我们的抓手又在哪里呢？本次分享将一一为你揭晓；

2022-01-11
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深入理解DPDK程序设计|Linux网络2.0

IP层及以下，例如路由器、交换机、防火墙、基站等设备都是采用硬件解决方案。基于专用网络处理器（NP），有基于FPGA，更有基于ASIC的。但是基于硬件的劣势非常明显，发生Bug不易修复，不易调试维护，并且网络技术一直在发展，例如2G/3G/4G/5G等移动技术的革新，这些属于业务的逻辑基于硬件实现太痛苦，不能快速迭代。传统领域面临的挑战是急需一套软件架构的高性能网络IO开发框架。

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Linux内核Page Cache和Buffer Cache关系及演化历史

在我们进行数据持久化，对文件内容进行落盘处理时，我们时常会使用fsync操作，该操作会将文件关联的脏页（dirty page）数据（实际文件内容及元数据信息）一同写回磁盘。这里提到的脏页（dirty page）即为页缓存（page cache）。

2022-01-11
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深入理解 Cilium 的 eBPF 收发包路径

eBPF 正在变得无处不在，我们可能会争论这到底是一件好事还是坏事（eBPF 也确实带了一些安全问题），但当前无法忽视的事实是：Linux 内核的网络开发者们正在将 eBPF 应用于各种地方（putting it everywhere）。其结果是，eBPF 与内核的默认收发包路径（ datapath）耦合得越来越紧（moreandmore tightly coupled with the default datapath）。

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Linux内存回收之LRU算法

每个进程都不希望自己占用的内存被交换到硬盘中，因为内存被交换到硬盘后，如果进程要使用到这些内存时，必须先将这些内存从硬盘中加载到内存中，才能继续使用，这样进程的性能将会大打折扣。正因为这个原因，内核必须提供一种最优的方案来挑选一些内存交换到硬盘，并且对进程性能的影响降到最小。

2022-01-11
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深入理解Cache工作原理

Cache 一致性是 Cache 中遇到的比较坑的一个问题。什么原因需要 Cache 处理一致性呢？主要是多核系统中，假如core 0读了主存储的数据，写了数据。core 1也读了主从的数据。这个时候core 1并不知道数据已经被改动了，也就是说，core 1 Cache中的数据过时了，会产生错误。

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OSPF：最常用的动态路由协议

与距离矢量协议不同，链路状态协议使用最短路径优先算法（ Shortest Path First ，SPF ）计算和选择路由。这类路由协议关系网络链路或接口的状态，比如 up 、down 、IP 地址、掩码、带宽、利用率和时延等。每台路由器将已知的链路状态向其它路由器通告，让网络上每台路由器对网络结构有相同的了解。然后，路由器以此为依据，使用 SPF 算法计算和选择路由。

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关于卫星互联网路由技术的现状及展望

卫星互联网作为空间信息传输网络，具备广域覆盖、可靠传输的特点，是重要的战略基础设施。信息的全球可达及空间资源的高效利用对于路由技术提出了必然的要求，因此对卫星互联网路由技术进行了详细阐述。由于路由策略受系统架构的影响，首先对单层、多层卫星星座体系下的路由技术分别进行了综述；其次考虑路由策略也往往涉及优化问题，因此也从时延、带宽、数据分组丢失率、稳健性及资源利用等方面分别对已有研究进行了回顾和介绍，最后对进一步的研究方向进行了展望。

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。