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Azure

微软营销团队如何借助 AI 规模化复制专业能力

来源: azure.microsoft.com 28
市场变化加快、技术迭代提速，营销团队面对的期待也在持续提高。单靠增加人手，很难让每位成员都及时掌握新知识、保持稳定产出。微软营销团队的实践主题指向一个更现实的问题：如何借助 AI 把分散在组织中的经验转化为更多人可使用的能力。 营销工作往往依赖大量隐性知识：如何理解客户行业，哪些表达更符合品牌语气，某类活动应该关注哪些指标，以及过去哪些方案已经验证有效...
# AI # Azure # 云平台
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托管 PostgreSQL 还是自建：把数据库运维成本算清楚

来源: azure.microsoft.com 25
选择 PostgreSQL 的部署方式，通常不是“云服务更省事”或“自建更可控”这么简单。托管 PostgreSQL 与自建 PostgreSQL 的差别，会持续反映在成本结构、安全责任、故障恢复速度、扩缩容路径，以及团队真正投入在数据库运维上的时间里。 关键不在于哪一种方案绝对更好，而在于业务是否需要把数据库基础设施作为一项核心能力来经营。 托管 P...
# Azure # PostgreSQL # 云平台
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不改 Agent 逻辑，先用四个请求级杠杆压低运行成本

来源: azure.microsoft.com 26
Agent 成本优化不一定要从重写工作流、删减工具或修改推理步骤开始。来源摘要指出，Microsoft Foundry 提供了四个作用于每次请求的杠杆，而且这些优化可以发生在 Agent 逻辑执行之前。这意味着团队可以先在统一请求入口控制成本，再决定是否改动业务代码。 摘要没有列出四个杠杆的具体名称。下面不把某组产品配置冒充为原文结论，而是给出一种可以...
# AI # Azure # LLM
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补丁窗口正在消失：安全团队需要新的控制平面

来源: azure.microsoft.com 27
漏洞从被发现到真正修复之间，往往存在一段危险的空白期。传统安全流程通常把重点放在两端：扫描系统找出问题，随后由运维团队安排补丁。但攻击者利用的恰恰是中间这段时间。 真正需要补上的，不只是某个软件包，而是从漏洞发现、风险判断到缓解和修复的连续控制能力。 漏洞情报可以很快产生，但组织的修复动作通常受到资产盘点、业务依赖、变更窗口、测试验证和负责人确认等因素...
# Azure # 云平台 # 可观测性
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Azure DevOps 远程 MCP Server 正式可用：托管接入很省事，但客户端兼容性仍是门槛

来源: infoq.com 48
Microsoft 已将 Azure DevOps Remote MCP Server 推进到 GA（正式可用）。它的核心价值很直接：为 AI 客户端提供一个托管的 MCP 入口，让模型能够在授权范围内查询和操作 Azure DevOps 的工作项、代码仓库与流水线，而团队不必自行部署 MCP Server、维护运行环境或暴露内部服务。 不过，GA 不...
# AI # Azure # InfoQ
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Microsoft Releases Aspire 13.5 With a Refreshed Dashboard and Workflow Improvements

来源: infoq.com 32
{ "title_zh": "Aspire 13.5：从刷新仪表盘到更顺手的云原生开发工作流", "body_zh": "# Aspire 13.5：把本地分布式开发的细节放回仪表盘\n\nMicrosoft 发布 Aspire 13.5，重点不在于增加一个孤立的大功能，而在于持续打磨开发者每天都会碰到的工作流：查看资源状态、导入交互服务文件、跟踪长任...
# AI # Azure # InfoQ
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微软为何成为云原生应用平台的领导者：从 Azure 到 AI 应用规模化落地

来源: azure.microsoft.com 37
云原生平台正在从“运行容器的基础设施”变成 AI 转型的主战场。微软在 2026 年 Gartner®《云原生应用平台魔力象限™》中被评为领导者，背后的讨论重点并不只是一个市场排名，而是企业如何借助 Azure 把应用现代化、AI 创新和生产运维放进同一条工程链路。 企业真正上线 AI 应用时，通常同时面对几类问题：旧系统如何接入，模型调用如何控制成本...
# AI # Azure # 云平台
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