解读 Fluid 2026 Linux Foundation Mentorship Program 春季课题

会议内容

本次会议围绕 Fluid 社区动态同步与 Fluid 2026 Linux Foundation Mentorship Program 春季开源实习课题深度解读展开，既回顾社区版本、功能及 Issue/PR 处理情况，也详细介绍三项实习课题内容，为意向申请的同学明确各课题的研究目标、预期成果及技术栈要求，助力同学们全面掌握课题详情，并为参会者提供现场提问与咨询的交流机会。具体课题如下：

课题一：扩展缓存运行时接口以支持完整数据生命周期

• 目标：扩展 Generic Cache Runtime 接口，支持数据加载、处理及缓存感知的变更。重点实现原地缓存升级（如引擎版本更新）和原地重建（故障恢复），避免工作负载中断。

• 预期成果：覆盖全生命周期的接口设计，Curvine/Alluxio 参考实现，支持原地升级/重建。

• 技术栈：Go, Kubernetes Operator

• 报名链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/44b75328-8f4b-48f0-a4d5-c8c6d5e86a0a

课题二：升级单元测试框架并提高单元测试覆盖率

• 目标：将 UT 框架从 Testify 迁移至 Ginkgo + Gomega (BDD风格)，并将核心模块测试覆盖率从 57% 提升至 75% 以上，显著降低回归风险。

• 预期成果：完整的迁移指南与最佳实践，实操培训，以及可衡量的覆盖率提升。

• 技术栈：Go, Ginkgo, Gomega

• 报名链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/daf54f56-a7e6-48a8-ab9f-45915d05a203

课题三：为 Fluid 设计并实现一个命令行工具

• 目标：开发 Fluid 专用的 CLI（kubectl 插件），用于直观查看 Dataset/Runtime 底层资源状态。集成 AI/LLM 能力，辅助诊断故障。

• 预期成果：实现 inspect (资源巡检) 和 diagnose (故障定位) 子命令，构建基于LLM 的智能诊断框架。

• 技术栈：Go, CLI, LangChain/LLM

• 报名链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/26709fdd-cf31-4643-ba12-88c0a47530ca

会议时间定于 2 月 11 日（周三）下午 15:00，如果您对上述内容或 Fluid 开源项目感兴趣，欢迎参加本期 Fluid 双周会直播。

具体参会信息如下：

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