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Azure

用 Azure AI Foundry 管理模型、成本与质量：从选模型到规模化运营的全流程实践

来源: azure.microsoft.com 28
当你手里只有一把锤子，所有问题看起来都像钉子——这句话对 AI 模型同样成立。很多团队在拿到 GPT-4 或某个开源模型的 API key 后，就把它塞进所有业务场景，直到月底账单爆炸或输出质量飘忽不定才意识到：选模型、控成本、保质量，这三件事必须系统性地管起来，而不是靠运气。 Microsoft 的 Azure AI Foundry 正是围绕这个痛点...
# AI # Azure # Go
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用 Azure AI Foundry 管好模型、成本与质量——从选模型到上线运营的全流程实践

来源: devblogs.microsoft.com 30
团队拿到 GPT-4o 的 API key 之后，故事并没有结束。模型选哪个、推理成本怎么压、输出质量怎么量化和守住、多模型怎么统一治理——这些问题才是 AI 从"能跑"到"能运营"的真正门槛。Azure AI Foundry 把这些环节串成了一条完整链路：从模型目录筛选、基准评测、成本追踪，到部署上线后的监控与合规治理，开发者可以在一个平台里闭环完成...
# AI # Azure # Go
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Azure Database for PostgreSQL Flexible Server：同步复制 standby 置入提交路径意味着什么

来源: postgr.es 44
大多数托管 PostgreSQL 服务商把 standby 复制做成"尽力而为"——写主库成功就返回客户端，standby 在后台异步追赶。Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 走了一条不同的路：standby 直接参与提交路径，每一次写操作都要等同步复制到第二台服务器确认后才向客户端返回成功。 这...
# AI # Azure # PostgreSQL
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Claude Opus 4.8 登陆 Microsoft Foundry：最强 Opus 模型现在可以直接在 Azure 上调用

来源: techcommunity.microsoft.com 47
Anthropic 的旗舰模型 Claude Opus 4.8 正式上线 Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）。对于已经在 Azure 上构建应用的企业和开发者来说，这意味着不再需要额外对接 Anthropic 的独立 API——直接在现有的 Azure 资源体系内就能调用 Opus 级别的推理能力，覆盖代码生成、智能...
# AI # Azure # LLM
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Azure Linux 4.0：微软终于有了自己的通用服务器 Linux

来源: infoq.com 47
在开源峰会上，微软宣布了两款新操作系统：Azure Linux 4.0 和 Azure Container Linux。前者意味着微软第一次提供面向通用服务器场景的 Linux 发行版——不再只是跑容器的底层宿主机，而是可以直接在 Azure VM 上承担工作负载的完整系统。后者则基于 Flatcar 构建了一个不可变的容器专用宿主系统。两条路线，两种...
# AI # Azure # InfoQ
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Azure Logic Apps 里跑 Python 和 JS：沙箱代码解释器让集成工作流变成 Agent 平台

来源: infoq.com 41
Logic Apps 过去是"连线工"——用预置连接器把 SaaS 服务串起来，逻辑靠条件分支和表达式拼凑。现在它多了一项硬能力：沙箱代码解释器。工作流中的 Agent 可以在运行时动态生成 Python、JavaScript、C#、PowerShell 代码，并在 Hyper-V 隔离会话中执行。这意味着 Logic Apps 从"编排引擎"正式跨入...
# AI # Azure # InfoQ
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用 Cilium 打通多集群网络：Azure Kubernetes Fleet Manager 的跨集群通信方案

来源: azure.microsoft.com 33
管理多个 Kubernetes 集群时，最让人头疼的不是集群本身，而是集群之间的网络。服务跨集群调用、流量路由、安全策略——每一层都得自己搭桥。Azure Kubernetes Fleet Manager 现在引入了基于 Cilium 的跨集群网络，把这件事从"自己造路"变成了"直接上高速"。 多集群架构在大型组织中已经很常见：开发、预发布、生产各一套...
# Azure # Kubernetes # 云原生
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EDA 上云的存储瓶颈终于有了正经解法：Azure NetApp Files 实战指南

来源: azure.microsoft.com 35
芯片设计（EDA）上云这件事，算力早就不是最大障碍——几千核的仿真任务往 AKS 里一扔就能跑起来。真正卡脖子的是存储：一个 SoC 验证流程动辄几十万并发 I/O，随机读密集、文件数以百万计，传统云盘要么吞吐不够要么延迟抖动，跑完一轮仿真比本地 NFS 慢两三倍，设计师自然不愿意迁。 Azure NetApp Files（ANF）最近拿出了独立基准测...
# AI # Azure # LLM
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在 Azure IaaS 上搭建高性能工作负载：别只挑 VM 规格，要看整体系统

来源: azure.microsoft.com 48
云上的性能瓶颈，往往不在 CPU 核数或内存大小本身，而在于计算、存储、网络三者之间的配合是否紧密。Azure 近期在 IaaS 层面推动的"系统级思路"，核心就是一句话：别把 VM、磁盘、虚拟网络当成独立零件采购，而是把它们当作一个整体系统来设计。 这对跑 AI 训练、云原生微服务、关键业务数据库的团队尤其重要——单资源再强，如果网络吞吐跟不上磁盘 ...
# AI # Azure # LLM
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