如何实践工程师文化带领出一群靠谱的程序员，并在不确定性的条件下争取成功，是过去几年我在持续思考的事情。团队的工程师文化能不能提升成功的确定性，一定要有吗，它来自哪里，又能带来什么？本文尝试解答这些问题，并期望通过更系统和全面的解剖，可以减少有极致追求的程序员们的纠结和内耗。
Kubernetes Scheduler 是控制面中的核心组件之一，负责决定每个 Pod 运行在哪个节点上。换句话说，所有使用 Kubernetes 的用户，其 Pod 的命运都掌握在调度器手中。 kube-scheduler-simulator[1] 是一个 Kubernetes 调度器的“模拟器”，最初是我（Kensei Nakada）在 Google Summer of Code 2021[2] 中启动的项目，后续得到了众多贡献者的支持。这个工具的目标是帮助用户深入观察调度器的行为和决策逻辑。 无论你是使用诸如 Pod 亲和性[3] 等调度约束的普通用户，还是开发自定义调度插件的调度器专家，这款模拟器都将成为你理解和测试调度策略的重要助手。
实时数据仓库是近年来数据技术领域内的一大发展潮流。构建一个能够实现高吞吐量写入与更新、端到端全链路实时处理以及低延迟、高并发的实时数据仓库，一直是众多企业面临的重大挑战。随着B站游戏业务的快速发展，对数据的实时应用需求也日益增加。单点式实时指标计算模式已难以支撑日益复杂的实时业务需求，因此，构建一个稳定、高效的实时数据仓库变得迫在眉睫。
MCP协议通过标准化接口实现AI模型与外部工具的无缝连接，而Serverless架构提供弹性计算资源，两者结合可解决AI代理的动态资源需求。例如，企业内大量AI智能体（如千人规模）的实时调度，可通过Serverless函数动态部署MCP服务器，按需扩展计算能力。这种模式尤其适用于低频但需快速响应的场景（如临时视频处理、数据查询），避免传统软件采购的高昂成本。同时在 Serverless 环境中，每个函数执行都有独立的执行环境，这种隔离性确保了不同 AI 代理之间的安全性。通过精细的权限控制和资源访问管理，可以有效防止数据泄露和未经授权的访问，增强系统的安全性。
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
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