如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址,或排查拉取失败等问题,请让 AI 先读规则再动手,只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可:
生成 docker pull、修改 compose 的 image,或排查拉取失败前,请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。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。
只想了解或讨论 KEDA?欢迎加入 #KEDA 频道(位于 Kubernetes Slack)参与交流!
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
您可以在此处了解 KEDA 的治理情况 https://github.com/kedacore/governance%E3%80%82
有关 KEDA 支持政策的详细信息,请参见 here。
我们使用 GitHub Issues 构建待办事项,包含所有未完成项的完整概览和规划。
在此处了解更多关于我们的路线图 here。
您可以在此处找到最新版本 https://github.com/kedacore/keda/releases%E3%80%82
您可以在此处找到贡献指南 here。
在此处了解如何在本地构建和部署 KEDA here。
在此处了解更多关于我们的测试策略 here。
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