基于 Kubernetes 1.35 官方文档和实操验证，梳理 VPA 的 InPlaceOrRecreate 模式、原地调容的工作链路，以及落地时最容易踩的坑。

Google I/O 2026 上 Adam Bender 这场《Software engineering at the tipping point》的笔记：今天这套造软件、发软件的基础设施吸收不了 AI 的增量，他给的观察框架是 Software Ecology，把工程当成一个会失衡的生态系统。

Affirm 工程效能团队复盘自己的 agentic 开发转型：一周把 800 人推上 agentic 工作流，中间遇到哪些问题，四个月后又补了哪些洞。

注册门槛往往会抬高结账流失。Shop Platform 现在的做法是 guest JWT 加 Redis 游客购物车（TTL 48 小时），游客订单靠 order_token 追踪，登录后再合并购物车；buyer-portal 和 buyer-app 在这段体验上还有差别。

Queue-it 这期播客聊生产环境的自动扩缩容：autoscaling 是必要条件但不是充分条件，瞬时尖峰下它会失效，要用 pre-scaling 补，这笔账最后落在成本上。

用两台 DGX Spark（GB10）部署 DeepSeek-V4-Flash（284B/13B-active，官方 FP8）：为什么 128GB 单机装不下 149GB 权重、如何为 GB10 的 sm_121 架构选对 vLLM 引擎、源码构建中 torch 被悄悄降级的隐蔽问题，以及 MTP 调优后的实际吞吐。

我顺着一个 Pod DNS 排查短视频，把 K8s Service 网络链路重新整理了一遍：DNS 解析、ClusterIP 到 Pod IP 的 DNAT、EndpointSlice、负载均衡，以及 1.36 时代 iptables/IPVS/nftables/eBPF 的取舍。

Spring Boot 3.4+ 内建了 ECS 结构化日志支持，5 行配置能替掉大部分手写的 logback-spring.xml，再用 SLF4J Fluent API 把字段写成 OpenSearch 查得到、聚得起来的样子。

读 Nick Hodges 的《A new challenge for software product managers》后，我顺手记下几条工程师视角的补充：当 AI 把“工作量”这道闸拆掉后，我会怎么判断一个 feature 值不值得进来。

InfoQ 总结 GitHub Engineering 2026 年 4 月那篇文章：修复系统的部署链路自己依赖着待修的系统，eBPF 挂在部署进程的 cGroup 网络出口上把这条隐性依赖管住，笔记里还过了一遍 eBPF 在 Cloud Native 项目里别的落地点。