Kubernetes SRC 已于2026年6月1日更正 CVE-2020-8554、CVE-2020-8561、CVE-2020-8562 和 CVE-2021-25740 的记录，以准确反映未修复状态及受影响版本。项目组说明，部分旧记录曾错误标注存在修复版本，更正后漏洞可能出现在扫描结果中，并给出日志级别、DNS 缓存与 RBAC 配置等缓解措施。
推荐理由：更正CVE状态可减少扫描漏报，并为管理员核查配置缓解、评估持久架构风险提供准确依据。
SIG-Etcd 发布 etcd v3.7.0-beta.0，首个 beta 引入 RangeStream RPC，使调用方可以分块接收结果集；同时移除 v2store，改为完全使用 v3store。
推荐理由：首个 beta 引入 RangeStream 并移除 v2store，直接影响依赖兼容性与大结果集处理；项目同时明确 v3.4 将停止更新，适合评估升级风险与测试方向。
Kubernetes v1.36 为 Cloud Controller Manager 路由控制器新增 alpha 计数指标 route_controller_route_sync_total，用于统计与云提供商同步路由的次数。
Kubernetes v1.36 将 Mixed Version Proxy 从 Alpha 提升至 Beta，并默认启用，用于将旧版 API server 无法识别的资源请求代理给可处理的对等 API server。
推荐理由：Kubernetes v1.36 将 Mixed Version Proxy 提升至 Beta 并默认启用，可帮助多控制面集群升级时正确路由未知资源请求；升级前需核对 feature gate、peer CA 和对等网络配置。
Kubernetes v1.36 正式弃用 Service 的 .spec.externalIPs 字段，使用该字段时将产生警告。官方预计至少到 v1.40 才会在 kube-proxy 中禁用相关行为，用户可选择重新启用；至少到 v1.43 将彻底禁用且无法重新启用。
推荐理由：明确给出弃用、禁用和彻底移除的时间线，并说明可用的迁移方案，有助于管理员评估兼容性、访问控制与替代架构。
Kubernetes v1.36正式提供PSI指标的稳定接口，可观测节点、Pod和容器级别的CPU、内存与I/O资源争用。SIG Node在80多个Pod的高密度工作负载上测试，Kubelet和内核额外CPU开销处于文中所述范围。使用Linux 4.20及以上内核、cgroup v2并启用PSI后可采集指标，Windows节点不支持这些指标。
推荐理由：Kubernetes v1.36将PSI指标从测试阶段推进至GA，并给出高密度负载性能数据、节点兼容条件与采集方式，便于团队评估生产部署成本和监控接入方案。
Kubernetes v1.36 新增 alpha 功能 manifest-based admission control，可通过 AdmissionConfiguration 的 staticManifestsDir 在 API server 启动前加载清单式准入策略和 CEL 策略。
推荐理由：明确展示 Kubernetes v1.36 的 alpha 准入控制机制，能在 API 服务请求前加载策略并保护关键配置，适合平台团队评估安全基线落地方式。
Kubernetes v1.36 以 Alpha 特性引入 Pod 级资源管理器，让 kubelet 的 Topology、CPU 和 Memory Manager 支持通过 `.spec.resources` 设置 Pod 级资源。
推荐理由：为需要NUMA对齐和专用资源的高性能工作负载提供Pod级资源管理方案，支持主容器与sidecar混合分配，并补充启用条件、监控指标及Alpha阶段限制，适合Kubernetes集群管理员评估配置影响。
Kubernetes v1.36 将 In-Place Pod-Level Resources Vertical Scaling 推进至 Beta，并默认启用 InPlacePodLevelResourcesVerticalScaling 功能门控。
推荐理由：明确说明功能门控、资源继承、重启策略和节点检查顺序，适合评估 Kubernetes 集群升级及 Pod 资源调整对业务稳定性的影响。
Kubernetes v1.36将暂停 Job 的 Pod 模板资源请求和限制修改能力推进至 Beta，运行 v1.36 的集群默认启用该功能。该能力允许队列控制器在 Job 启动或恢复前调整 CPU、内存、GPU 和扩展资源，v1.35 则需启用 MutablePodResourcesForSuspendedJobs 特性门控。
推荐理由：明确说明可变资源字段、启用条件与版本差异，并提供控制器调整资源的实际配置路径，便于评估队列管理和批处理调度改造。
Elastic通过Elastic Observability整合应用、基础设施和业务遥测数据，利用搜索、机器学习与分析能力支持云原生和分布式系统的端到端可观测性。