# 127
先向小部分用户灰度发布变更，再逐步全量推送
# 129
以Git作为基础设施状态的唯一可信来源
# 131
DevOps五大支柱：文化、自动化、精益、度量、共享
# 132
以流动、反馈、持续学习为核心的DevOps基础原则
# 133
通过机器可读配置文件管理和供应基础设施
# 136
将DevOps实践应用于机器学习模型的生产全生命周期
# 137
通过提示、评测与成本管理将大语言模型应用投入生产运营
# 138
在生产环境中可靠部署自主AI Agent的架构模式
# 139
结合金丝雀发布、特性开关和可观测性实现受控发布
# 141
受控故障注入的运维实践：GameDay 演练、爆炸半径控制与韧性验证
# 142
将内部平台视为拥有用户和路线图的产品来运营
# 143
为每个拉取请求或分支自动创建临时全栈环境
# 144
通过为每个租户或地区部署多个隔离的应用栈副本来扩展规模
# 145
从手动基础设施到完全自动化自服务 IaC 的阶段性演进