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一、项目背景 1.传统运维的痛点与挑战 2.Kubernetes 与 Operator 的优势 3.平台建设的核心目标 二、建设历程 1.平台架构概览 2.多云管理：跨云资源托管，告别 kubeconfig 切换地狱 3.中间件运维：Kafka 扩容，从黑屏脚本到白屏可视化 4.Node 管理：从黑屏脚本到白屏化平台 5.PV 云盘管理：打破孤盘与繁琐操作的枷锁 6.CPU Burst 管理：关键时刻的“应急电源” 7.YAML 管理服务：让配置变更安全、可控、可回滚 三、项目收益总结 四、经验总结与反思 五、未来展望
本系列文章将从客户端、服务器以及音视频编码优化三个层面，介绍如何基于WebRTC构建视频连麦系统。希望通过这一系列的讲解，帮助开发者更全面地了解 WebRTC 的核心技术与实践应用。
本文关注DeepSeek-R1在技术上最重要的突破——用纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力。这一研究可能会对模型推理训练后续的范式产生深刻影响。
