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。
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(包括缩容至零/从零扩容)。KEDA 作为 Kubernetes 指标服务器运行,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 可在云端和边缘环境运行,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
您可以在此处找到针对各种事件源的多个示例 https://github.com/kedacore/samples%E3%80%82
有多种部署 KEDA 的方式,包括 Helm、Operator Hub 和 YAML 文件 here。
想了解更多信息?请访问 keda.sh。
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 our website。
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我们非常乐意列出在生产环境中运行 KEDA 的用户 list users,在此处了解更多信息 https://github.com/kedacore/keda-docs#become-a-listed-keda-user%E3%80%82
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