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ghcr.iolinux/amd6414c25e537fb151c8cb89769c38517acd3496f1fc大小: 94.30 MB更新于 2026年9月7日
让 AI 帮你使用轩辕镜像?

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 AIDeepSeek 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 支持针对事件驱动的 Kubernetes 工作负载进行细粒度自动扩缩容(包括从零扩缩容和缩容至零)。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
  • 用户案例 - 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 找到针对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

想了解更多信息?请访问 keda.sh。

社区

如果您有兴趣参与 KEDA 的贡献或方向规划,可以加入我们的社区会议!在 我们的网站 上了解更多相关信息。

只想了解或讨论 KEDA?欢迎加入 https://slack.k8s.io/ 上的 #KEDA 频道参与交流!

用户案例 - 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,请在 https://github.com/kedacore/keda-docs#become-a-listed-keda-user 了解更多信息。

治理与政策

您可以在 https://github.com/kedacore/governance 了解 KEDA 的治理情况。

支持

KEDA 支持政策的详细信息可在 此处 找到。

路线图

我们使用 GitHub issues 来构建待办事项,全面概述所有未完成项目和我们的规划。

在 此处 了解更多关于我们的路线图。

版本发布

您可以在 https://github.com/kedacore/keda/releases 找到最新版本。

贡献

贡献指南可在 此处 找到。

本地构建与部署

在 此处 了解如何在本地构建和部署 KEDA。

测试策略

在 此处 了解更多关于我们的测试策略。

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

用户头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

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