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ghcr.iolinux/amd64875675ce5cd1d34772fe00a228a71b8bf05b3b43大小: 未知更新于 2026年6月14日
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
基于Kubernetes的事件驱动自动扩缩容
KEDA 支持对事件驱动的 Kubernetes 工作负载进行细粒度自动扩缩容（包括缩容至零/从零扩容）。KEDA 作为 Kubernetes Metrics Server 运行，允许用户通过专用的 Kubernetes 自定义资源定义来定义自动扩缩容规则。
KEDA 可在云环境和边缘环境中运行，与 Kubernetes 组件（如 Horizontal Pod Autoscaler）原生集成，且无外部依赖。
我们是云原生计算基金会（CNCF）毕业项目。
目录
- 快速开始
- 部署KEDA
- 文档
- 社区
- 采用者 - 成为列出的KEDA用户！
- 治理与政策
- 支持
- 路线图
- 版本发布
- 贡献
- 本地构建与部署
- 测试策略
快速开始
- https://github.com/kedacore/sample-go-rabbitmq
- https://github.com/kedacore/sample-hello-world-azure-functions
- https://github.com/kedacore/sample-azure-functions-on-ocp4
- https://github.com/kedacore/sample-go-storage-queue
您可以在 https://github.com/kedacore/samples 找到适用于各种事件源的多个示例。
部署KEDA
有多种部署 KEDA 的方式，包括 Helm、Operator Hub 和 YAML 文件，详情请参见 此处。
文档
想要了解更多信息？请访问 keda.sh。
社区
如果您有兴趣为 KEDA 贡献代码或参与其发展方向，可以加入我们的社区会议！有关会议的更多信息，请访问 我们的网站。
只想了解或讨论 KEDA？欢迎加入 #KEDA 频道（位于 Kubernetes Slack）参与交流！
采用者 - 成为列出的KEDA用户！
我们非常乐意 列出在生产环境中运行 KEDA 的用户，详情请参见 https://github.com/kedacore/keda-docs#become-a-listed-keda-user%E3%80%82
治理与政策
您可以在 https://github.com/kedacore/governance 了解 KEDA 的治理情况。
支持
有关 KEDA 支持政策的详细信息，请参见 此处。
路线图
我们使用 GitHub issues 构建待办事项，包含所有未完成项的完整概述和规划。
有关路线图的更多信息，请参见 此处。
版本发布
您可以在 https://github.com/kedacore/keda/releases 找到最新版本。
贡献
贡献指南请参见 此处。
本地构建与部署
有关如何在本地构建和部署 KEDA 的信息，请参见 此处。
测试策略
有关我们测试策略的更多信息，请参见 此处。
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"