云原生计算基金会（CNCF）宣布将k0s纳入其沙箱计划，进一步丰富Kubernetes生态。作为由Mirantis开发的零依赖Kubernetes平台，k0s以其轻量级特性脱颖而出，特别适用于边缘计算和资源受限环境。此次加入使沙箱中包含k3s等更多轻量级发行版，为用户提供了多样化选择，助力云原生技术发展。
Go语言凭借其卓越性能与高效资源利用，在容器技术领域迅速崭露头角，成为开发者的首选。Kubernetes与Istio等生态系统的成熟进一步巩固了Go语言的地位。同时，Go语言在边缘计算及WASM技术中的创新应用，为其在容器生态中的领导地位注入了新动力。
一家领先的CDN巨头公司在云计算领域展现出强劲的增长势头，年增长率高达50%。该公司正积极布局人工智能领域，同时边缘云计算逐渐成为推动云计算生态系统发展的关键趋势。通过技术创新与战略拓展，这家企业正在重塑行业格局，为未来计算需求提供更高效、智能的解决方案。
在QCon会议上，专家深入探讨了AI变革中从云端训练转向终端侧推理的关键驱动因素。边缘计算的兴起为行业带来了新的机遇，通过减少延迟、提升隐私保护和优化资源利用，终端侧推理正逐步成为主流。这一转变不仅推动了技术进步，还为智能设备的应用场景提供了更多可能性。
AI模型蒸馏技术是一种让小型模型模仿大型模型性能的方法，通过减少参数数量降低资源消耗，同时保持较高精度。该技术在边缘计算等资源受限场景中具有显著优势，可有效提升设备效率与响应速度。
GenAI与SLM的结合推动了边缘计算的发展，为医疗保健行业带来了革新。小型语言模型（SLM）凭借其高效性、隐私保护和适应性优势，在设备端实现了快速症状诊断，极大地提升了远程医疗的竞争力。这种技术融合不仅优化了资源利用，还为患者提供了更便捷、安全的医疗服务，标志着医疗领域进入智能化新阶段。
在深度学习领域，模型压缩技术致力于减少模型体积与计算复杂度，同时尽量保持其性能。这对移动设备、嵌入式系统和边缘计算等资源受限环境尤为重要。通过优化模型结构、剪枝冗余参数及量化权重，模型压缩技术显著提升了这些场景下的应用效率，使得复杂的深度学习模型能够在计算资源有限的设备上高效运行。
火山引擎边缘大模型网关为DeepSeek系列模型提供全面支持，仅需三个步骤即可实现稳定且快速的服务接入。该网关通过单一API接口整合多家模型服务，利用遍布全球的边缘节点实现就近调用，显著提升响应速度。此外，它还支持故障自动切换、重试机制以及超时控制，确保服务高可靠性。兼容OpenAI接口标准，使DeepSeek等模型集成更迅速和低成本。
在Kubernetes生态系统中，Prometheus作为核心监控工具的地位不可替代。然而，随着分布式系统复杂化及边缘计算、Serverless技术的普及，传统Prometheus Server模式面临挑战。为此，Prometheus推出了轻量级运行模式——Prometheus Agent。结合高性能时序数据库GreptimeDB，二者共同构建了面向未来的轻量级监控解决方案，能够更好地适应边缘计算等新兴场景的需求，为用户提供更灵活、高效的监控体验。
随着技术的持续进步，2025年.NET AI技术将迎来强势崛起。.NET AI与物联网和边缘计算的深度融合，将在智能家居、智能工厂等多个领域实现创新应用。通过提供更强大的智能支持，.NET AI将显著提升这些场景的效率与智能化水平，为用户带来前所未有的便捷体验。
本文探讨了火山引擎边缘云提供的高性能虚拟机技术。通过在中国各省份及不同运营商的广泛覆盖，火山引擎构建了一套边缘云原生操作系统，提供弹性、可靠的分布式计算资源和低延迟网络资源。用户可借此迅速部署业务至网络边缘，提高响应速度，降低带宽成本，享受稳定、高效的一站式算力服务解决方案。
本文探讨了在边缘计算领域应用小型语言模型（SLM）以提升资源管理效率。文章指出，SLM通过量化和修剪技术优化边缘设备的人工智能推理性能，有效降低计算负荷。这些技术特别适用于物联网（IoT）、智能家居、工业自动化以及智能医疗设备等场景。
火山引擎边缘云技术团队成功利用边缘计算的云原生技术优势，将全站加速DCDN业务迁移至边缘计算平台。这一举措显著提升了服务速度，增强了系统稳定性，并优化了整体性能，展示了火山引擎在全站加速DCDN领域的规模容器化最佳实践。
本文为QCon演讲实录，由赵彦奇主讲，主题为“HTTPDNS边缘下沉：性能、成本和稳定性的权衡”。文章深入探讨了火山引擎采用HTTPDNS边缘云原生技术的经验。首先，文章阐述了火山引擎将HTTPDNS迁移至边缘的必要性。接着，文章详细描述了在实践过程中遇到的挑战和困难，并分享了如何打造HTTPDNS下沉边缘的解决方案。通过这一过程，火山引擎实现了性能的显著提升和成本的降低。最后，文章对整个实践进行了回顾，并对未来的发展方向进行了展望。
近年来，中国边缘计算市场展现出强劲的增长势头，年均增长率超过40%。这一高速发展的背后，是技术进步和市场需求的双重驱动。边缘计算通过将数据处理能力下沉至网络边缘，有效解决了传统云计算在延迟、带宽和隐私方面的瓶颈问题，为企业和消费者带来了更高效、更安全的服务体验。
Nitro是一款专为边缘计算环境设计的高效、轻量级推理引擎。它能够快速地嵌入到应用程序中，为应用提供强大的本地AI支持。Nitro与OpenAI的API兼容，使得开发者可以轻松地利用现有的API接口，将先进的AI功能集成到自己的项目中。通过C++编写，Nitro确保了在边缘设备上的高性能和低资源消耗。为了帮助开发者更好地理解如何在自己的应用程序中使用Nitro，本文提供了多个代码示例。
