<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Data Flywheel - Naifan Li's Blog</title><link>https://blog.omagiclee.com/tags/data-flywheel/</link><description>Data Flywheel - Naifan Li's Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 06 Sep 2026 00:07:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.omagiclee.com/tags/data-flywheel/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Data Flywheel 的 Kubernetes 架构：从服务部署到 CPU/GPU 数据流水线</title><link>https://blog.omagiclee.com/posts/ai-data/data-platform/kubernetes/</link><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 00:07:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.omagiclee.com/posts/ai-data/data-platform/kubernetes/</guid><description><![CDATA[<p>数据飞轮平台中的负载差异很大：需求列表查询希望在短时间内返回，视频切分可能运行数分钟，批量 Embedding 会占用 GPU，人工标注则可能等待数天。如果把它们都放进 FastAPI 进程，计算任务的内存峰值和故障就会直接影响用户工作台。</p>
<p><strong>Kubernetes（K8s）可以承担服务运行、资源分配和作业生命周期管理；数据平台仍需定义输入快照、算子契约、任务状态与结果发布规则。</strong> 本文围绕 Data Flywheel，说明这两层如何衔接。</p>
<p>代码与官方资料核对日期为 2026-09-06。当前项目已有 React/Vite、FastAPI、Keycloak、业务权限与本地 PostgreSQL Compose 配置；本次查看的目录中未发现 K8s 清单或 Helm Chart。以下集群架构、执行适配器和 YAML 均为建设方案，不能视为已经完成的生产部署。</p>]]></description></item></channel></rss>