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从 CTE 到 MERGE：PostgreSQL 11–18 值得掌握的 SQL 演进

来源: postgr.es 18
从 2018 年的 PostgreSQL 11 到 2025 年的 PostgreSQL 18，社区连续七年保持每年一个大版本，每个版本都带来约 150 到 200 项用户可见变化。运维、性能和复制占据了更新列表的大头，但 SQL 层也在稳定补齐能力：有些新语法减少了样板代码，有些功能让数据约束更贴近业务，还有一些改进直接改变了查询优化方式。 真正值得...
# AI # Azure # Docker
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SAP BDC Connect for BigQuery 正式可用：用零复制数据打通分析与 AI

来源: cloud.google.com 26
企业数据平台长期面临一个两难选择：复制 SAP 数据可以方便分析，却会引入延迟、重复存储、语义丢失和治理成本；不复制，则很难让云端分析与 AI 工具及时访问核心业务数据。SAP Business Data Cloud Connect for BigQuery 的正式可用，提供了第三种路径：在 SAP Business Data Cloud 与 BigQ...
# AI # AWS # Azure
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从可靠运行到 AI 就绪：企业数据库真正需要守住的能力

来源: azure.microsoft.com 17
数据库选型正在同时面对两类要求：一类是多年不变的可靠性，包括可用性、数据一致性、恢复能力和安全控制；另一类是 AI 应用带来的新压力，例如更灵活的数据访问、更清晰的数据治理，以及可预测的查询延迟。Microsoft Databases 被用于关键应用、业务流程和 AI 驱动体验，说明企业关注的并不是某个孤立功能，而是数据库能否持续承担生产责任。 “数据...
# AI # Azure # Rust
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PostgreSQL MVCC 的代价：真正该比较的是谁为历史版本买单

来源: postgr.es 17
PostgreSQL 的 MVCC 经常因表膨胀、写放大、VACUUM 调优和 32 位事务 ID 被批评。这些问题都真实存在，但只说“PostgreSQL 的 MVCC 很差”还少问了一步：如果读者不能阻塞写者，那么旧版本必须保存在某个地方，清理成本也必须由某个组件承担。不同数据库没有消灭这笔成本，只是决定由写入、历史读取、缓存、临时空间还是后台整理...
# AI # Azure # Go
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从万亿 Token 到生产落地：AT&T 如何构建可扩展的电信 AI 计算体系

来源: azure.microsoft.com 26
AT&T 在开发 OTel2.0 的过程中处理了约一万亿个 Token。支撑这一规模的并非单一模型或单一 GPU，而是 Microsoft Foundry Managed Compute、开放模型，以及 AMD 和 NVIDIA GPU 基础设施组成的弹性计算体系。 这组信息揭示了大规模 AI 工程中的一个关键变化：当工作负载进入千亿乃至万亿 ...
# AI # Azure # 云平台
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Google Cloud 近期更新解读：AI Agent 正从原型走向可治理的生产系统

来源: cloud.google.com 42
Google Cloud 近期发布的信息覆盖 Cloud Run、Apigee、MCP、TPU、GKE、Firestore 和成本管理，但主线相当清晰：企业关注点已经从“模型能否完成任务”转向“Agent 能否被隔离、观测、治理并稳定扩缩容”。这意味着 AI 应用不再只是一个调用模型的 Web 服务，而是一套包含提示词构建、工具授权、代码沙箱、流量治理...
# AI # AWS # Azure
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pg_hardstorage：用复制协议、内容寻址存储和开放格式重做 PostgreSQL 备份

来源: postgr.es 23
PostgreSQL 备份工具并不少：pgBackRest、Barman 和 WAL-G 已经支撑了大量生产系统。pg_hardstorage 的出发点不是替代这些成熟项目，而是增加一个可以审计、可以迁移、适合云原生部署的开源选项。它选择 PostgreSQL 复制协议作为数据平面，通过普通 libpq 连接持续接收 WAL，因此同一套架构可以面对托管...
# AI # AWS # Azure
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Azure Databricks 的业务价值，关键在于原生集成与可量化交付

来源: azure.microsoft.com 26
企业采用数据与 AI 平台时，真正昂贵的往往不是计算资源，而是平台接入、身份打通、治理落地和团队迁移带来的隐性成本。Azure Databricks 的核心优势，是把团队熟悉的 Databricks 平台作为 Azure 原生服务交付，并与 Microsoft 共同工程化，使其更自然地融入企业现有的 Microsoft 工具、身份和治理体系。 这类优势...
# Azure # Go # 云平台
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用云区域提示优化 Smart Tiered Cache 上层缓存选择

来源: blog.cloudflare.com 31
当源站部署在 AWS、Google Cloud、Azure 或 Oracle Cloud 的特定区域时，Smart Tiered Cache 现在可以利用客户提供的云区域提示，更精确地选择上层缓存节点。这个变化看似只是增加了一项位置元数据，实际影响的是回源路径：上层缓存越贴近源站，跨区域请求、回源延迟和不必要的公网传输通常就越容易控制。 分层缓存通常把...
# AWS # Azure # Cloudflare
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Microsoft Foundry 进入生产级智能体阶段：前沿模型、亚太数据区与产品智能体

来源: azure.microsoft.com 28
Microsoft Foundry 此次更新把三项能力同时推向正式可用：OpenAI 最新前沿模型系列、Asia Pacific Data Zone，以及产品智能体能力。它们分别回应了生产系统最难处理的三个问题：模型能力是否足够、数据边界是否清晰、智能体能否真正接入业务流程。 这次变化的重点并不只是“多了一个模型”。当模型选择、区域治理和智能体运行能力...
# AI # Azure # LLM
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