2026 年 9 月 2 日
Kubernetes 1.37 破坏性变更：升级当天真正会坏的东西、更早就已经坏掉的东西，以及还在前面等着的东西
Kubernetes v1.37 已于 2026 年 8 月 26 日发布。被算到它头上的变更，大多其实落在 v1.34 和 v1.35，还有一项要再等一个版本、到 v1.38 才发生；而这个版本里真正可能让 Pod 卡在 ContainerCreating 的那一项，几乎没人提。这里把账算清楚，给出升级前必须做的审计，以及一份操作手册。
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关于平台工程、AI 工具与匠艺的笔记。
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2026 年 8 月 27 日
kube-proxy 的 ipvs 模式要被删掉了：迁移到 nftables、调度器的误会，以及那个没人钉死的默认值
Kubernetes 1.37 只带来了一个废弃项，就是 kube-proxy 的 ipvs 模式。1.40 默认关闭，1.43 源码删除。这里讲清楚怎么切到 nftables、那条内核底线、会变的四个行为，以及一个连没用过 ipvs 的集群也会中招的坑。
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2026 年 8 月 24 日
containerd 1.7 升级到 2.x：配置文件重写、镜像仓库这道坎，以及为什么只该选 2.3 LTS
containerd 1.7 的延长支持在 2026 年 9 月结束，而这段延长支持本来就只覆盖已经停止维护的 Kubernetes 版本。这里讲清楚 version 3 配置重写、会让整个节点起不来的镜像仓库改造，以及唯一值得升到的那个分支。
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2026 年 8 月 23 日
从 cgroup v1 迁移到 cgroup v2：审计方法、逐文件对照表，以及真正会坏掉的东西
systemd 258 直接删掉了 cgroup v1，于是不管有没有人提出要求，你的主机现在一律以统一层级启动。这里是审计方法、逐个接口文件的转换表，以及关于这次迁移流传最广、但根本站不住脚的四个说法。
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2026 年 8 月 21 日
从 init.d 到 systemd 单元：SysV 脚本与 rc.local 失效前的完整迁移指南
systemd 260 删除了 sysv-generator、rc-local.service 和 systemd-sysv-install。你机器上的每一个 /etc/init.d 脚本、每一份 /etc/rc.local 都进入了倒计时。本文讲清楚怎么把它们全部找出来，并且规规矩矩地转成原生 systemd 服务。
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2026 年 8 月 20 日
Docker Engine 29 破坏性变更：Linux 服务器上到底哪些会坏
API 最低版本前后改了两次，镜像存储只在全新安装时才切换，而每个容器的文件描述符上限从 1048576 悄悄掉到了 1024。九个月的踩坑记录，逐条对照上游确认。
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2026 年 8 月 17 日
Ubuntu 24.04 升级 26.04 LTS：生产服务器上真正会出问题的地方
升级通道随 26.04.1 在 8 月 27 日开放。有六个默认值在你脚下被换掉了，其中一个能让一台正在跑的云主机重启之后再也起不来。
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2026 年 8 月 16 日
后量子 SSH 与 TLS：2026 年服务器上真正需要改的配置
密钥协商已经解决并默认启用，签名还没有。一份在真实基础设施上排查并修复 SSH 与 TLS 的实操指南。
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2026 年 8 月 15 日
Nginx Ingress 官宣退役：Gateway API 迁移指南与替代方案选型
承载约一半云原生环境入口流量的控制器已于 2026 年 3 月归档。实战迁移指南：真正会坏的地方、ingress2gateway 转不了的部分，以及一套可以随时回滚的切换流程。
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2026 年 8 月 14 日
MCP 安全实战：加固 Model Context Protocol 服务器与 AI 智能体
MCP 规范已经强制要求了什么、2026 年编码智能体 CVE 到底击穿了哪一层，以及真正站得住的控制项：受众校验、工具指纹固定、沙箱隔离、出站策略与审计。
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2026 年 8 月 5 日
DevOps、MLOps 与 LLMOps：生成式 AI 如何走向生产
从 DevOps、MLOps 到 LLMOps 的可考历史，并详解提示词、RAG、评测、可观测性、安全与成本的生产实践。
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2026 年的智能体式 AI：Hermes、NVIDIA Nemotron 与开放模型技术栈
智能体式 AI 的重点不在于更大的模型，而在于可靠地使用工具。一份关于开放权重技术栈的实地指南——Nous Research 的 Hermes 和 NVIDIA 的 Nemotron——以及如何构建不会垮掉的智能体。
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Copilot Studio + Microsoft Fabric：打造一个能读你数据湖的智能体
Microsoft Fabric 把你的数据放进 OneLake，Copilot Studio 让你在其上构建智能体。这里讲两者如何相连——grounding、SQL 端点、Fabric 数据智能体——以及要避开的坑。
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Databricks Lakehouse：当数据湖终于遇上数据仓库
数据湖便宜却杂乱，数据仓库快却僵硬。Lakehouse 模式——Delta Lake、Unity Catalog 和 medallion 架构——正是 Databricks 融合两者的方式。这里讲的是真正重要的东西。
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2026年4月22日
从容的 AI 平台:在不烧光团队的前提下交付智能
三个我用来把现代 AI 引入企业平台的实用模式 —— 不会把团队变成永久的救火队员,反而让周一早上重新变得无聊。
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