扩展 Kubernetes
Kubernetes 采用高度可扩展的架构，支持通过自定义资源定义（CRD）、API 聚合、准入控制器、Operator、设备插件、网络插件（CNI）、存储插件（CSI）等方式扩展集群功能。这些机制允许用户定义新的 API 类型、扩展 API 服务器、实现自定义校验与自动化管理，集成专用硬件和外部系统。扩展时应保持声明式 API、一致的控制器模式、良好的可观测性，并确保兼容性和稳定性。
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Kubernetes 通过模块化的 API、控制器、Webhook 和调度器设计，实现了“可扩展而不修改”的架构哲学。本章系统介绍如何扩展 Kubernetes，使其支持自定义资源、自动化逻辑与智能调度。
Kubernetes 提供了 API 聚合层（APIService）和自定义资源定义（CRD）两种扩展机制，用于添加新的资源类型或集成外部 API 服务，是整个生态系统可扩展性的基础。
APIService 是 Kubernetes 的 API 聚合层机制，允许外部 API Server 注册到主 API Server 下，实现统一的 API 接口暴露。本文介绍其架构原理、注册方式与典型应用。
CRD 是 Kubernetes 最常用的扩展机制。通过定义自定义资源类型（Custom Resource），用户无需修改核心代码即可扩展 Kubernetes 的 API，实现领域特定的控制逻辑。
控制器是 Kubernetes 自动化的核心。Operator 模式将领域知识封装为控制循环，使系统能够自动维护期望状态。本文深入讲解控制循环原理、设计模式及其在云原生和 AI 场景中的实践。
介绍 Kubebuilder 的核心概念、设计原则、工作流程及最佳实践，帮助开发者快速上手使用 Kubebuilder 构建 Kubernetes 扩展。
介绍 Operator SDK 的核心概念、架构设计、安装配置、CLI 插件系统及开发工作流，帮助读者掌握使用 Operator SDK 构建 Kubernetes Operator 的方法与最佳实践。
通过准入 Webhook 扩展 Kubernetes API 的请求处理逻辑，实现策略验证、默认值注入与动态审计。
ValidatingWebhook 扩展用于在资源创建、更新、删除等操作发生前对请求进行验证，以动态地实现策略控制、安全防护和合规审计。
介绍 Kubernetes MutatingAdmissionWebhook 的工作机制与应用实践，包括自动注入 Sidecar、动态默认值填充、资源标签修改等场景，帮助你掌握集群级动态变更的最佳实践。
介绍 Kubernetes 调度器的核心架构、工作流程与 Scheduler Framework 插件机制，理解如何通过可插拔框架扩展调度逻辑，实现 GPU、AI 等场景下的智能调度。
深入理解并实践 Kubernetes Scheduler Framework 插件开发，掌握自定义调度逻辑的编写、注册、调试与应用，为 AI 原生与 GPU 调度扩展打下基础。
深入理解 Kubernetes 在 GPU 与 AI 原生场景下的调度机制，涵盖 GPU 设备插件、MIG、多任务共享、AI 作业编排（KubeRay、Volcano、Kueue）及自定义调度插件实践。