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搜索[风之力散热]，共4960篇文章
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SeetaFace助你一臂之力｜AI科技评论

对不同的人进行区分是很多智能系统的必备能力。所谓的人脸识别技术也是为了实现此目的开发出来的，通过对人脸的光学成像来感知人、识别人。经过几十年的研发积累，特别是近年来深度学习技术的涌现，人脸识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，也成为计算机视觉领域最为成功的分支领域之一。 然而，人脸识别并非是完全成熟的技术，离公众期望的全面应用尚有距离，仍然需要学术界、工业界的共同努力。为此，整个人脸识别社区需要有基准（Baseline）系统，而且基准系统的水平显然会极大影响着该领域的发展水平。可是令人尴尬的是，这个领域迄今尚无一套包括所有技术模块的、完全开源的基准人脸识别系统。最新开源的SeetaFace人脸识别引擎也许能改变这个现状，该引擎代码由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别研究组研发。代码基于C++实
2017-07-31
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AgentScope第7式·听风事件

我是老李，带一个四五人的小团队在做企业数字人。第 3 式冻结的那个最小交互数字人 Demo，现在已经长到第 6 式：Spring Boot 管项目管理和运行页，MySQL 存项目与 Agent 配置，运行页通过 LiveKit 建实时房间，Realtime Bridge 把消息递给 AgentScope Java 的 ReActAgent，ReActAgent 再往下接 LLM。LiveKit 只管实时传输，推理、工具、状态全在 AgentScope Java 这一侧，这条边界从第 3 式定下来就没动过。
2026-09-27
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5G+AI融合发展，如何助工业互联网一臂之力？

2021年，工业互联网作为数字经济的重要组成部分再度成为政策的焦点。工信部信息技术发展司一级巡视员李颖近期表示，“十四五”时期，中国将以需求为牵引，加快工业互联网的供给和需求双向迭代。这意味着，做强工业互联网、加快工业互联网规模化落地至关重要。 作为基础网络的提供者，电信运营商以自身优势切入工业互联网领域。近日，厦门电信携手厦门友达、厦门达智汇签署战略合作协议，“5G+AI工业应用联合创新基地”成功落地。5G、AI将拓宽工业互联网的内涵与赋能潜力，在5G、工业互联网与AI的三剑合璧之下，将助力智能工业腾飞。 发展工业互联网提上日程 我国作为制造业大国，工业产值占全球30%，正处于经济转型升级的关键节点，制造业数字化转型势在必行。而工业互联网将是重要抓手。目前，国家对于工业互联网建设的推动和支持力度在不断加大。 去年3月工信部印发《关于推动工业互联网加快发展的通知》，同年7月又发布了《工业互联网+专项工作组2020年工作计划》。近日，2021年全国工业和信息化工作会议提出加快工业互联网创新发展：实施工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年),体系化推进网络、平台和安全能力建设;实施“5G+工业互联网”512工程,聚焦10个重点行业，形成20大典型工业应用场景，争取在更多工业企业落地;开展工业5G专网试点，推广以虚拟专网、混合专网为主的网络建设模式等措施。 5G+AI推进工业互联网技术攻关 前瞻产业研究院发布的《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，预计到2023年中国工业互联网行业市场规模将会突破万亿元。工业互联网市场规模可观，而占领其技术的制高点则是关键。 AI与5G的融合发展将为工业互联网应用落地“助攻”。 首先，对于5G来说，AI技术可以让5G核心网实现自动化，这项技术将会应用于5G的核心网中，帮助5G核心网实现运营、维护和自动化。 其次，于AI而言，5G正为AI发展提速。据麦肯锡预测，到2030年，AI将为全球GDP贡献13万亿美元。在AI产业发展的大潮下，我国5G商用为AI产业的落地提供更多可能。 再者，对于工业互联网来说，AI是其价值体现的重要方式。AI技术不仅能够促进产业领域的生产效率，同时也能够促进产业领域的岗位升级，提升传统工作岗位的附加值。而5G赋予了工业互联网更多场景落地的有效性，如5G+MEC边缘智能可以很好地解决工业企业数据隐私安全、异构网络融合等核心痛点。5G技术亦可赋能工业互联网，在设备远程维护、设备实时数据采集等领域发挥技术优势。 5G+AI+工业互联网助企业降本增效 对于工业互联网而言，网络是基础，平台是核心，安全是保障。目前，工业互联网将形成一个多方参与、共生共赢的生态型平台。通信运营商作为该领域的重要参与者，正协同产业合作伙伴，为其发展不断注入创新动能。 以中国电信为例，近日，厦门电信携手厦门友达、厦门达智汇签署战略合作协议，“5G+AI工业应用联合创新基地”成功落地。据悉，厦门电信通过电信集团厦门本地部署5G核心网的优势，结合泛在化的电信云计算资源，实现5G灵活的边缘服务构架，为工业企业提供可靠的切片专网资源。同时，通过5G超级上行和正在积极进行的2.1G优势频谱的5G重耕，为工业互联网提供更可靠的5G无线链路保障，从而为智能工业领域带来全新体验。 在创新合作方面，从2019年开始，美的就以传统网络架构为主体，推动5G在工业互联网上的运用，通过5G赋能，与运营商等战略合作，建成11个应用场景和1个实验室，实现数据采集、建模、数据反馈等业务。通过多场景实践，美的目前已探索出“工业互联网+5G+AI”在安全生产、柔性智造、智慧物流等方面应用，有效降低生产领域成本和维护成本，降低产线自检成本，综合可运维效率提升17%，成本降低10%。而这是工业互联网实现提质、增效、降本的一个缩影。 未来，随着5G、AI与工业互联网的融合发展，将为经济发展注入活力。
2021-01-13
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释放5G之力！新华三发布MSR系列5G路由器

5G时代到来，5G路由器作5G网络助推器，加速金融网点、线下零售，医疗服务站等行业场景的数字化转型。10月29日，紫光股份旗下新华三集团在“智行中国2020”南京站正式发布MSR系列5G路由器，包含MSR2600系列、MSR3600系列和ICT融合网关系列，帮助行业打造高质量的5G网络及服务。 5G部署提速 新华三5G组网解决方案赋能行业 数据流量激增，业务快速扩张，如何应对万物互联时代数字化转型挑战?新华三集团推出MSR系列5G路由器及5G组网解决方案，用户可以根据需求灵活部署5G网络。在硬件上，MSR系列5G路由器具备超强转发性能，可高速转发5G业务，同时采用四天线设计，提高信号接收强度;在软件上，原生支持SD-WAN、WAN优化、FEC、EAA等特性，且自带安全防护能力;在兼容性上，支持NSA/SA组网模式、全网通，同时可向下与4G兼容。 基于MSR系列5G路由器的新华三集团5G组网解决方案从边缘处理、安全保障及体验提升三大方向，帮助行业用户构建融合开放的5G专网，为行业数字化转型赋能。 //在5G边缘接入方面 MSR系列5G路由器具备ICT融合能力，基于X86平台和虚拟化技术，有效降低业务交互时延。同时，MSR系列5G路由器支持本地数据预处理，通过分布式存储保障数据安全，减小广域网带宽占用。 //在5G组网安全方面 提供端到端国密算法加密。目前，新华三集团全系列路由器均已支持国密算法。其中，MSR系列5G路由器内置硬件加密模块，全面支持SM1/SM2/SM3/SM4国密算法，同时通过融合SDN方案，实现国密算法业务一键下发。 //在5G体验保障方面 MSR系列5G路由器兼顾广域网优化和SD-WAN，帮助用户构建高质量5G网络，合理使用5G通道资源。针对视频等业务产生的巨大网络流量，MSR系列5G路由器提供本地缓存、丢包自动恢复等功能，可以全面优化网络流量，节约80%的网络带宽。同时，为了提高5G体验效果，MSR系列5G路由器采用网络自动化开局，打造业务深度可视与流量自适应调度能力，服务质量提升60%。 聚焦5G应用价值 深入百行百业 目前，新华三集团MSR系列5G路由器已在医疗、金融行业率先实现落地应用。在医疗行业，新华三MSR系列5G路由器帮助儿童疫苗接种站5G信息化方案落地实践。基于本地X86平台的边缘处理能力，保障疫苗管理、接种预约、排队叫号、接种记录等关键业务在本地运行，快速响应。同时，采用硬盘扩展和RAID存储保障数据安全，节约广域网带宽，此外，支持5G上行作为主要链路可以实现业务快速开局并且用广域网覆盖有线链路覆盖不到的区域区域。 在金融行业，基于新华三集团MSR系列5G路由器的智能网点5G接入方案可以有效承载视频类等超高带宽业务流量需求，提升用户体验，为后续AR/VR等创新业务提供管道保障，推动金融网点智能化演进。此外，端到端国密算法帮助构建金融安全专网，保障信息安全。 当前各行各业积极落地5G应用，医疗、金融、零售、教育等行业纷纷开启更深层次的数字化转型。作为数字化解决方案领导者，新华三集团基于“AI in ALL”智能战略，不断践行“数字大脑计划2020”，推动5G技术与行业应用深度融合，释放5G潜力，赋能百行百业数字化转型。未来，新华三将携手众多合作伙伴一起迎接5G变革，共赢5G新时代! 【责任编辑： 周雪 TEL：（010）68476606】
2020-11-04
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前沿情报丨当人工智能遇上量子计算机 AlphaGo将爆发出洪荒之力

这一周， 人工智能成为新闻热词， AlphaGo对战世界围棋第一人柯洁， 掀起了人工智能与人类的一场智力巅峰对决。 但几乎不出人意料， AlphaGo连胜两局。 聂卫平开玩笑道： “柯洁想赢估计只能靠找到bug， 或者我们派小鱼儿去拔个电源什么的。” 看来在强大的机器面前， 人类想要胜利已是难如登天。 AlphaGo已经如此厉害了！ TA能否更上一层楼？ 当智商超群的人工智能 邂逅运算超凡的量子计算， 将碰撞出怎样的火花？ 带来一次怎样的历史变革？ 1人工智能将进入量子计算时代 人工智能的发展可能存在三个阶段：服务器时代、云计算时代、量子计算时代。 现阶段人工智能基本只能依靠集中处理的方式实现相关功能和应用，也就是通过云计算的方式。根据我们的判断，量子计算有望给人工智能带来的变革性变化在于小型化和移动化。当量子芯片中的量子比特数量达到一定数量后，计算能力将满足人工智能
2018-05-02
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万洽AI客服 (1ChatServe) 1.0.0 正式发布：以开源之力，开启全域智能客服新范式

还在为多平台切换、数据割裂、人工成本攀升而苦恼吗？在数字化浪潮中，我们发现，传统客服再也无法满足企业对“智能化、一体化、安全可控”的迫切需求。今天，万洽AI客服（1ChatServe）1.0.0重磅上线，以“连接全域，智洽无界”为核心，携手开源社区，帮助企业构建真正高效、安全、灵活的全流程智能客服体系。 面对网页、App、微信、等多端触点，客服管理往往陷入“平台切换疲劳”与“信息孤岛”双重困境；内部CRM、ERP、工单系统分裂，更让服务流程反复断层。依托开源模式，万洽AI客服为企业带来： • 完全数据掌控，杜绝第三方平台风险； • 按需深度定制，灵活满足行业个性； • 低TCO门槛，中小企业也能零压力拥抱智能； • 社区共建驱动，快速迭代永葆活力。 六大核心模块，驱动全流程 全域生态连接器：一键打通网页、App、小程序和社交平台，无缝汇聚客户触点。 生态兼容中枢：开放API与CRM/ERP/工单系统深度整合，消除链路割裂。 规则中心：可视化配置，从意图识别到工单流转，全流程自动化轻松掌控。 AI对话舱：多轮智能交互+知识库检索，让企业专属智慧沉淀更直观。 工单枢纽：统一收发、跟踪与统计，SL A监控与多角色协作一目了然。 运营工作台：实时大屏彰显会话质量、转化漏斗与画像洞察，决策更精准。 深度融合六大AI能力 · 智能意图识别：深度学习捕捉需求，首次响应更快； · 情感分析引擎：全程捕捉客户情绪，针对性关怀无遗漏； · 智能回复推荐：上下文生成最优答案，减少重复劳动； · 多语言翻译：支持多语互译，海外拓展更无忧； · 客户画像构建：标签化行为洞察，夯实精准服务基石； · 风险识别预警：自动排查违规与异常，保证合规运营。
2026-01-29
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运营商发力5G专网 边缘计算能否助一臂之力

如今，面向垂直行业提供定制化专网能力已成趋势，三大运营商纷纷推出定制化5G专网，其中，边缘计算的重要性日益凸显。在12月10日举办的“2020边缘计算产业峰会”上，三大运营商纷纷强调了边缘计算对5G专网建设的重要意义，未来将进一步强化边缘计算能力，实现云边协同，共创产业新价值。 边缘计算是5G面向toB市场发展的关键抓手 2020年5G商用，5G网速理论峰值可达到Gbit/s。数据传输速度飞快，对5G下的传输数据进行分析可谓十分艰难。所以在数据传输前需要预处理，将数据抽象化、碎片化、结构化，这就体现了边缘计算的重要性。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，企业在本地设备的数据管理解决方案花费远比上云和数据中心少。物联网设备的增加，使得网络带宽更加有限，造成数据瓶颈。因此用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时且更高效的数据处理，将达到对云计算的有力补充。数据处理由网络中心下放到网络边缘的节点上，使得数据处理更接近数据来源，能够有效降低时延。边缘计算已成运营商面向toB市场发展的重要抓手。 三大运营商热议边缘计算，推动5G专网不断发展 为更好地发挥5G价值，三大运营商纷纷推出了5G专网能力，其中，边缘计算构建了5G专网的核心能力，在专网建设中发挥重要作用。 中国电信推出5G定制网，采用“致远”“比邻”“如翼”三类服务模式。致远模式面向广域优先型行业客户场景提供定制网服务模式;比邻模式面向时延敏感型客户场景提供定制网服务模式;如翼模式面向安全敏感型客户场景提供定制网服务模式。MEC组网架构助力5G定制网。 中国电信研究院副院长陈运清表示，中国电信基于云边算力一体化布局，为客户提供云边一体的综合数字化解决方案。MEC使内容与服务更靠近用户，满足用户低时延、数据本地化、安全性、差异化服务等各类需求;提供移动固定等多种网络接入及云间高速网络，构建高效、灵活的云边网络;中心云强大的计算、存储、安全等能力为MEC业务的发展提供了强大的能力仓库和安全保障;边缘算力对数据实时计算、推理，中心算力存储和处理海量数据，云、边协同同时满足对低时延、大存储、高算力的需求。 中国移动发布了优享、专享、尊享5G专网品牌，利用三大领域十二大核心能力构建专网技术体系(其中边缘计算提供基础能力)，支撑专网模式能力层层递进，专用化程度逐步提升。 中国移动通信集团有限公司研究院副院长段晓东说：“5G是新基建之首，数据中心是新基建之基，AI是新基建之智。边缘计算是5G、数据中心和人工智能三者融合发展的爆发点，是5G网络的核心能力、必然拓展和重要载体。”5G是新基建之首，数据中心是新基建之基，AI是新基建之智。边缘计算是5G、数据中心和人工智能三者融合发展的爆发点，是5G网络的核心能力、必然拓展和重要载体。未来将努力实现网边云协同运营，网络自助、便捷运维，多量纲设计、按单组网，灵活计费，网、边、云能力对外服务开放，以及推出更多终端行业模组。 中国联通的5G专网策略是5G虚拟专网、5G混合专网和5G独立专网。边缘计算是中国联通赋能千行百业的重要抓手。中国联通集团云网运营中心总经理马红兵表示，中国联通以MEC边缘云为锚点，赋能5G新基建“云网边端业”五位协同，MEC节点集中运营，形成全国一张网，赋能5G千行百业。 中国联通将基于MEC边缘云平台构筑联通5G核心差异化能力：一是提高集约化运营能力，统一运营入口;二是跨域互联、业务快速复制;三是云边协同、边边协同，算力快速下移;四是面向行业专网，提供客户自服务能力;五是安全可信，全方位构筑边缘防护能力。
2020-12-14
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亿元新一轮融资背后 APICloud将以生态之力重塑企业互联网化需求

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 移动互联网时代下的技术革新，在不断追求效率与效益的同时，呈现出越发融合的趋势，而开发者则成为这一趋势之下的重要驱动力，与此同时，在传统产业的信息化转型中，企业需求不断壮大，而是否拥有一个完善的用户生态，则成为B2D(Business to Developer)平台持续生存的关键所在。 在生态布局混乱、流量变现困难等诸多不利因素之下，B2D平台历经多年的优胜劣汰，已所剩无几，与此同时，APICloud则通过自身完善的开发者生态在快速崛起，并成为国内继微信小程序之后最为全面的应用开发生态平台之一。 APICloud获得新一轮一亿元人民币融资 5月29日，APICloud新一轮融资暨战略发布会在北京如期举行，活动以“B2D破局者的爆发”为主题，预示着作为B2D平台的APICloud，通过多年技术创新与发展，正在以更加开放、融合的姿态打破传统技术壁垒，迎来生态势能的再次爆发。 活动当日，复星新技术与新经济产业集团副总裁丛永罡、北极光创投合伙人林路、APICloud创始人兼CEO刘鑫、APICloud联合创始人兼CTO邹达、APICloud COO May联合揭晓了APICloud本轮一亿元人民币融资的喜讯，本轮融资由复星领投，复星国际董事长郭广昌先生也送来了对APICloud未来发展的祝福，而在复星投资APICloud的背后，代表着APICloud的创新技术将进一步对复星未来战略发展进行附能，并成为复星重要的内部驱动力。而在发布会中，复星新技术与新经济产业集团副总裁丛永罡、北极光创投合伙人林路、火星人俱乐部CEO刘扬也先后进行了主题演讲。 APICloud成长为企业互联网化生态平台 APICloud创始人兼CEO刘鑫的演讲无疑成为本场发布会中最受关注的重点，他主要通过开发者收益、开发者流量、移动产品开发机制、平台案例资源、开发者赋能五大标准定义了开发者生态，而APICloud在四年间不断打造的生态系统，已成为国内继微信小程序之后***满足这五大标准的应用开发生态平台。 APICloud从建立之初的app开发平台，历经四年锤炼已成长为全面的企业互联网化生态平台，并不断研发、聚合丰富的应用工具，以满足生态环境中每一位角色对平台使用的需求，其中包括项目进度同步管理系统、团队协同系统等，均在平台庞大的开发项目中被广泛应用，从而更快地满足企业业务的互联网化需求。 一家在高速扩张中实现盈利的互联网公司 对于资本市场疯狂追逐下的互联网行业，从不缺少神话故事的存在，而APICloud的过人之处则在于企业快速扩张与业务运营上的良性发展;刘鑫介绍到，2017年是APICloud高速发展的一年，团队从60人猛增至近200人，地域布局也从北京总部扩散到上海、深圳、青岛等全国各地;APICloud与大部分通过消耗融资来打开市场的互联网公司不同，以自身技术为驱动力，实现营收业务的快速发展。 行至2018，刘鑫表示APICloud将再次扩大全国战略布局，分别在广州、杭州、武汉、西安等地设立分支机构，并将视野投放向海外，即将在洛杉矶设立办公室;而面向企业服务，发布会中APICloud联合创始人兼CTO邹达发布了“以API重新定义的行业应用解决方案”，该解决方案具备灵活、开放、标准化、轻量级、定制方便、积木式扩展的优势，目前APICloud平台已上线了在线教育、IoT、O2O、电商、直播、社交六大类解决方案，后续还将对全行业移动信息化进行深度赋能，以帮助更多领域的企业快速实现移动业务落地。 从本次APICloud发布会的一系列举措来看，APICloud不仅率先实现了完善的开发者生态，更提出了企业互联网化生态平台战略布局，以此将进一步加速全行业信息化进程;未来之路，技术融合、生态驱动将再次重塑企业的互联网化需求。 【责任编辑： zhangcha TEL：（010）68476606】
2018-05-30
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Kubernetes v1.34：风与意志（O' WaW）

Kubernetes v1.34 现已发布，包含 58 项改进，其中 23 项升级为稳定版，22 项进入测试版，13 项进入 Alpha；也包含一些废弃和移除内容。 发布主题与 Logo 重点更新 Kubernetes v1.34 带来了丰富的新特性和改进。 稳定版：DRA 核心功能正式发布 动态资源分配（DRA）支持更灵活地选择、分配、共享和配置 GPU、TPU、NIC 等设备。 自 v1.30 起，DRA 基于结构化参数声明设备，借鉴了存储卷动态配置的思路。DRA 依赖 resource.k8s.io 下的 ResourceClaim、DeviceClass、ResourceClaimTemplate 和 ResourceSlice API，并在 Pod 的.spec 中新增 resourceClaims 字段。resource.k8s.io/v1 接口已升级为稳定版，默认可用。 测试版：kubelet 支持投影 ServiceAccount 令牌用于镜像凭证 kubelet 镜像凭证提供者传统上依赖节点或集群中存储的长期 Secret，存在安全风险和管理开销。现在，kubelet 可请求短期、绑定受众的 ServiceAccount 令牌，用于容器镜像拉取认证。这样镜像拉取基于 Pod 自身身份授权，而非节点凭证。 主要优势是大幅提升安全性，消除长期 Secret 需求，降低攻击面，简化凭证管理。 Alpha 版：支持 KYAML——Kubernetes 专用 YAML 方言 KYAML 是一个更安全、更明确的 YAML 子集，专为 Kubernetes 设计。自 v1.34 起，kubectl 支持将 KYAML 作为输出格式。 KYAML 解决了 YAML 空白符敏感和字符串引用可选带来的类型转换问题，同时克服 JSON 无注释和严格逗号需求的缺点。 所有 KYAML 文件也是有效的 YAML，可以作为 kubectl 输入。kubectl v1.34 可通过设置环境变量 KUBECTL_KYAML=true 来请求 KYAML 格式输出。仍可选择 JSON 或 YAML 输出。 升级为稳定版的功能精选 Job 替换 Pod 延迟创建 默认情况下，Job 控制器在 Pod 终止时立即创建替换 Pod，导致旧 Pod 和新 Pod 同时运行，可能引发资源竞争和不必要的自动扩缩。某些机器学习框架（如 TensorFlow、JAX）要求同一索引只有一个 Pod 同时运行。 新增加.spec.podReplacementPolicy，支持只在 Pod 完全终止（.status.phase 为 Failed）后再创建替换 Pod。设置.spec.podReplacementPolicy: Failed 即可启用。 该特性自 v1.28 alpha，已于 v1.34 稳定发布。 卷扩容失败后可恢复 允许用户取消存储提供商不支持的卷扩容，改用较小值重试，提升卷扩容成功率。该特性自 v1.23 alpha，已于 v1.34 稳定发布。 VolumeAttributesClass 支持卷参数修改 VolumeAttributesClass 现已稳定，提供 Kubernetes 原生 API 修改卷参数（如 IO 性能），支持在线垂直扩展卷，前提供应商支持。该 API 通过 CSI 接口实现，需对应 CSI 驱动支持 ModifyVolume 接口。 结构化认证配置 v1.29 引入了 AuthenticationConfiguration 配置文件格式，替代过去大量命令行选项，支持多 JWT 认证器、CEL 表达式校验和动态重载。 此配置显著提升认证管理和审计能力，v1.34 升级为稳定版。 基于选择器的细粒度授权 授权器（包括 Webhook 和内置节点授权器）现支持基于请求中的字段选择器和标签选择器做决策。例如，可以限制某策略只允许列出绑定到特定.spec.nodeName 的 Pod，客户端必须传入对应的字段选择器，否则拒绝访问。 该功能提升了多租户和节点隔离场景下的权限细化管理。 精细控制匿名请求 不再简单启用或禁用匿名访问，而是允许配置允许匿名访问的特定端点列表，如/healthz、/readyz、/livez 等。此举防止因 RBAC 配置错误导致匿名用户权限过大，同时无需修改外部探针或启动工具。 插件回调实现更高效重排队 kube-scheduler 支持插件注册回调函数，判断集群事件是否可能使之前无法调度的 Pod 变得可调度。减少无效重试，提高调度吞吐，特别适合动态资源分配场景。某些插件还可跳过回退延迟，加快调度。 有序命名空间删除 随机删除资源顺序可能导致安全风险或异常行为，比如 Pod 在网络策略删除后仍存在。引入结构化删除流程，确保按逻辑和安全依赖顺序删除资源，Pod 优先被移除。 此特性 v1.33 引入，v1.34 稳定，解决了 CVE-2024-7598 等安全问题。 流式列表响应 处理大规模列表响应时，API Server 此前需将全部对象序列化到大内存缓冲区，导致内存压力和性能下降。 新增流式编码机制，自动启用 JSON 和 Protobuf 格式，避免大内存占用，提升集群稳定性和性能，适合高并发大规模资源查询。 更稳定的 watch 缓存初始化 watch 缓存负责维护 etcd 中集群状态的最终一致缓存，之前启动或重初始化时可能失败。改进初始化流程，提高容错性，增强控制平面稳定性，保证控制器和客户端可靠建立 watch。 v1.31 测试版，v1.34 稳定发布。 放宽 DNS 搜索路径校验 以前 Pod 的 DNS 搜索路径严格验证，给复杂或遗留网络环境带来集成难题，需绕过配置。放宽 DNS 验证，v1.32 alpha，v1.34 稳定。 使用.spec.dnsConfig 的 searches 列表以单点“.”开头，可避免系统解析器为外部域名添加集群内搜索域，减少无效 DNS 请求，提高效率。 Windows kube-proxy 支持 Direct Service Return (DSR) DSR 通过绕过负载均衡器直接响应客户端，减少负载，降低延迟。v1.14 引入，v1.34 稳定发布。 容器生命周期钩子支持 Sleep 动作 为 PreStop 和 PostStart 钩子新增 Sleep 动作，方便管理优雅关闭和生命周期流程。 Sleep 动作可让容器暂停指定时间，负数或 0 秒则立即返回。v1.29 引入，v1.32 支持 0 秒，v1.34 稳定。 Linux 节点支持交换空间（swap） 过去 Kubernetes 不支持 swap，导致内存紧张时强制终止进程，影响大内存但访问不频繁的应用。v1.22 开始支持节点可配置 swap，经过 alpha 和 beta，v1.34 稳定发布。 主要模式 LimitedSwap 允许 Pod 在内存限制内使用 swap，默认 kubelet 为 NoSwap 模式，不使用 swap。提升工作负载稳定性和资源利用效率，适合资源受限环境，需注意性能影响。 允许环境变量名中使用特殊字符 放宽环境变量名称校验，允许除“=”以外的几乎所有可打印 ASCII 字符。支持直接定义和通过 envFrom 注入的 ConfigMap、Secret。 满足如.NET Core 等框架使用“:”分隔嵌套配置键的需求。 污点管理与节点生命周期解耦 过去 TaintManager 与节点生命周期控制器紧耦合，难以维护和测试，限制了基于污点的驱逐机制灵活性。该 KEP 将 TaintManager 拆分为独立控制器，提升代码模块化和可维护性。 此改动为内部架构优化，对用户使用污点无直接影响。 Beta 新功能 以下是 v1.34 版本后进入 Beta 的部分改进。 Pod 级别的资源请求和限制 以前多容器 Pod 只能对每个容器单独设置资源请求和限制，导致开发者要么资源配置过度，要么复杂分配，难以高效利用资源。现在支持在 Pod 级别指定资源请求和限制，开发者可为整个 Pod 设定资源预算，容器共享这些资源。此功能在 v1.32 为 Alpha，v1.34 升级到 Beta，HPA 现在支持 Pod 级资源规格。 主要优势是更直观管理多容器 Pod 资源，确保所有容器资源总和不超过 Pod 限额，有助于更合理调度和集群资源利用。 kubectl 用户偏好配置文件 .kuberc .kuberc 文件允许定义 kubectl 的默认选项和命令别名，不包含集群信息和凭据。v1.33 作为 Alpha 引入，需设置环境变量 KUBECTL_KUBERC 启用，v1.34 升级为 Beta 并默认启用。 外部 ServiceAccount Token 签名 传统 Kubernetes 使用静态磁盘密钥签发 ServiceAccount Token。新功能引入 ExternalJWTSigner gRPC 服务，实现进程外签名，支持集成外部密钥管理（如 HSM、云 KMS）替代静态密钥。 v1.32 Alpha，v1.34 Beta 默认启用。 DRA 功能 Beta 安全资源监控的管理员访问 通过 ResourceClaims 的 adminAccess 字段，集群管理员可访问已被其他用户使用的设备作监控诊断。仅限在标记为resource.k8s.io/admin-access: "true"的命名空间内有权限创建相关对象的用户。v1.34 升级到 Beta。 ResourceClaims 中的优先替代方案 通过 DRAPrioritizedList 功能，ResourceClaims 支持 firstAvailable 字段，定义按顺序满足请求的备选方案，调度器按顺序尝试，确保分配最佳可用设备。 kubelet 报告 DRA 分配资源 kubelet API 更新，可报告 Pod 通过 DRA 分配的资源，方便节点监控和新功能开发。v1.34 默认启用。 kube-scheduler 非阻塞 API 调用 调度器调用 API 造成阻塞，新功能通过优先队列和请求去重实现异步 API 处理，减少调度时延，避免线程饥饿，支持快速重试。兼容旧接口并新增监控指标。 变更准入策略（Mutating Admission Policies） 基于 CEL 和 Server Side Apply 合并算法，提供声明式、内嵌的变更准入替代方案，简化准入控制规则定义。v1.32 Alpha，v1.34 升级为 Beta。 快照式 API Server 缓存 解决历史版本 List 请求直接访问 etcd 性能和稳定问题，启用 ListFromCacheSnapshot 功能后，API Server 优先从快照缓存返回数据，提升性能并降低内存压力。默认开启。 由 SIG API Machinery 负责，KEP #4988。 Kubernetes 原生类型的声明式校验工具 提供基于 CEL 的声明式校验，简化 API 校验规则开发和维护，提升错误信息准确性。v1.33 Beta，v1.34 继续。 List 请求的流式 informer List 请求通过 watch 缓存流式返回数据，降低内存峰值和延迟。v1.34 版本 kube-apiserver 和 kube-controller-manager 默认使用该机制，提升稳定性和性能。 Windows 节点的优雅关机支持 Windows 节点的 kubelet 能识别系统关机事件，执行优雅终止 Pod，支持生命周期钩子和宽限期，提升维护和重启期间的可靠性。Beta 默认启用。 Pod 就地调整资源改进 v1.33 升级至 Beta 并默认启用，v1.34 增加支持内存缩减和 Pod 级资源集成。 Alpha 新功能 以下是 v1.34 版本后进入 Alpha 的部分新特性。 Pod 证书用于 mTLS 认证 新增通过 PodCertificateRequests 机制，kubelet 可为 Pod 申请管理 X.509 证书，支持 mTLS 认证，提升 Pod 身份验证强度，方便与证书认证的外部系统集成。 “Restricted” Pod 安全标准禁止远程探针 禁止在探针和生命周期处理器中使用除 podIP 之外的 host 字段，防止绕过安全限制的攻击。只有符合此要求的 Pod 才符合 Restricted 标准。可通过 Pod 安全准入或第三方方案强制执行。 用 .status.nominatedNodeName 表示 Pod 调度意图 解决调度延迟导致自动扩缩不准确的问题。开启 NominatedNodeNameForExpectation 功能后，调度器用该字段表示 Pod 预定绑定的节点，帮助外部组件做出更合理决策。 DRA Alpha 功能 资源健康状态 通过 Pod 状态暴露设备健康信息，方便诊断 Pod 崩溃问题。需开启 ResourceHealthStatus 功能且驱动实现相应 gRPC 服务。 扩展资源映射 以更简单方式将 DRA 管理的资源作为扩展资源暴露，兼容现有 .spec.resources 语法，方便应用无改动使用 DRA。 DRA 可用容量 支持驱动按需共享设备部分资源给多个 ResourceClaims，扩展调度器分配能力，支持更细粒度资源共享，提升多租户和带宽感知场景。 设备绑定条件 调度延迟绑定 Pod，直到所需外部设备准备就绪，提高调度可靠性。 容器重启规则 支持为 Pod 内不同容器指定不同的重启策略，且可基于退出码覆写，满足复杂场景需求，提升资源利用效率。 从运行时生成的文件加载环境变量 支持容器运行时动态生成环境变量文件，后续容器可加载，消除对入口脚本包装需求，增强容器编排灵活性。对 AI/ML 训练等场景尤为有用。 v1.34 版本的毕业、废弃与移除 功能毕业至稳定版 以下列出所有从测试阶段毕业到稳定（GA）版本的功能。欲了解包括新功能和从 alpha 到 beta 毕业的完整更新列表，可参考发布说明。 本次发布共计 23 项增强功能升至稳定版： 环境变量支持几乎所有可打印 ASCII 字符 允许作业控制器在 Pod 完全终止后重新创建 Pod PreStop Hook 的 Sleep Action 允许零值 API Server 追踪功能 支持 AppArmor 支持基于 Field 和 Label 选择器的授权 缓存中的一致性读取 使 TaintManager 独立于 NodeLifecycleController 从 CRI 发现 cgroup 驱动 DRA：结构化参数 新增 PreStop Hook 的 Sleep Action Kubelet OpenTelemetry 追踪 Kubernetes VolumeAttributesClass 修改卷功能 节点内存交换支持 仅允许匿名认证访问配置的端点 有序的命名空间删除 kube-scheduler 为每个插件提供回调函数以准确重排队列 放宽 DNS 搜索字符串校验 Watchcache 初始化增强鲁棒性 LIST 响应支持流式编码 结构化认证配置 Windows kube-proxy 支持直接服务返回（DSR）及覆盖网络 支持卷扩容失败的恢复 废弃与移除 随着 Kubernetes 持续发展成熟，一些功能会被废弃、移除或替换，以提升整体项目健康度。详情请参见 Kubernetes废弃与移除政策。v1.34 版本包含若干废弃项。 手动配置 cgroup 驱动已废弃 过去，正确配置 cgroup 驱动是 Kubernetes 集群用户的痛点。v1.28 版本支持 kubelet 查询 CRI 实现自动检测 cgroup 驱动，v1.34 该自动检测已晋升为稳定推荐方案。若你的 CRI 容器运行时不支持报告所需的 cgroup 驱动，建议升级或更换容器运行时。kubelet 配置文件中的 cgroupDriver 配置项已废弃。对应的命令行参数 --cgroup-driver 之前也已废弃，推荐使用配置文件。两者将在未来版本（不早于 v1.36）中移除。 Kubernetes 将在 v1.36 终止对 containerd 1.x 的支持 v1.34 仍支持 containerd 1.7 及其他 LTS 版本，但由于自动检测 cgroup 驱动，SIG Node 社区已确定 containerd 1.x 的最终支持时间线。最后支持版本为 v1.35（对应 containerd 1.7 的 EOL）。如果你仍使用 containerd 1.x，建议尽快升级至 2.0 及以上。可通过监控 kubelet_cri_losing_support 指标，了解集群中节点使用的 containerd 版本是否即将过时。 PreferClose 流量分配已废弃 Kubernetes Service 中的 spec.trafficDistribution 字段允许用户指定流量路由偏好。 KEP-3015 废弃了 PreferClose，新增两个值：PreferSameZone 和 PreferSameNode。PreferSameZone 是 PreferClose 的别名，用于语义更明确。PreferSameNode 优先分配本地端点，无法时回退远程端点。 该功能在 v1.33 以 PreferSameTrafficDistribution 功能门引入，v1.34 升级为 Beta 并默认启用。 更多详情可查看官方公告。
2025-08-28

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