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GCP

从原型到自治智能体：Google Cloud 云原生应用平台的完整路径

来源: cloud.google.com 27
Google 表示，其连续第三年被评为 2026 年 Gartner 云原生应用平台魔力象限的领导者。这个消息真正值得关注的地方，不只是一个市场定位，而是云平台正在从“提供基础设施”转向“帮助开发者完成应用全生命周期”：从想法验证、代码生成，到生产部署、故障处理、成本优化，再到自治 AI 智能体的治理与运行。 Google Cloud 强调的是一种以应...
# AI # GCP # Go
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俄罗斯网络间谍如何劫持正常登录流程

来源: cloud.google.com 40
攻击者不一定需要伪造一个明显的登录页面，也不一定要破解密码。GTIG 近期追踪的 UNC6293、UNC7005 和 UNC5976 展示了另一条更隐蔽的路径：诱导目标使用真实的应用密码、OAuth 登录、设备验证码或 WhatsApp 设备绑定流程，再把由合法服务签发的访问权限交给攻击者。 这类攻击尤其针对学术界、航空航天与国防、政府、外交机构和智库...
# AI # GCP # Go
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在 Google Cloud 上运行 Serverless Apache Spark：架构选择、成本调优与 AI 故障排查

来源: cloud.google.com 44
Apache Spark 仍然是企业级大数据处理的核心工具，但集群创建、YARN 调优、节点扩缩容以及闲置计算资源，会把数据工程团队拖入基础设施运维。Google Cloud 的 Managed Service for Apache Spark 提供了托管集群和 Serverless 两种路径，让团队可以根据工作负载、生态依赖、延迟要求和成本模型做出更...
# AI # Docker # GCP
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让元数据跟着数据走：用列级血缘把治理从补票变成自动传播

来源: cloud.google.com 39
数据治理最常见的成本，并不是半年一次的合规审计，而是每天都有人盯着 之类的字段发问：它是什么意思、能不能用、是否包含敏感信息、其他团队是否已经定义过？当数据资产扩展到数千张表和视图后，这些小问题会变成持续征收的“治理税”。 Governance Agent 提供了另一种思路：基于 Google Cloud Knowledge Catalog、BigQu...
# AI # GCP # Go
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用 Dataflow 构建高吞吐、低成本的生成式 AI 流式工作流

来源: cloud.google.com 47
实时流处理擅长稳定地执行固定 DAG，生成式 AI Agent 则擅长根据上下文临时规划、查询数据并调用工具。把两者直接拼在一起并不难，难的是控制成本、延迟和外部 API 配额：如果每条消息都进入大模型和多步 Agent，高吞吐数据流很快就会变成昂贵而缓慢的任务队列。 更实用的架构是设置一道“轻模型闸门”：所有事件先由 Dataflow 工作节点上的 ...
# AI # GCP # Go
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从文本 RAG 到多模态企业智能体：Box 与 Gemini Embeddings 2 的架构演进

来源: cloud.google.com 29
企业内容从来不只有文字。财务模型依赖表格的行列关系，临床报告同时包含照片和病理图像，工程文档用流程图表达系统逻辑，合同中的关键信息还可能藏在扫描页和批注框里。 Box 与 Google Cloud 正在把 Gemini Multimodal Embeddings 2 集成到 Box Agentic Platform。关键变化不是简单增加一种搜索模型，而...
# AI # GCP # Go
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用多智能体代码审查抢在对手之前发现漏洞

来源: cloud.google.com 31
生成式 AI 正在把攻击者的代码分析和漏洞利用速度推向机器级别。面对被窃取的企业代码仓库，防守方如果仍依赖完全手工的源代码审查，往往很难在攻击者之前完成定位、验证和修复。 一种更可行的思路，是把大模型放进一个严格编排的安全分析流水线：让不同智能体分别负责代码侦察、威胁建模、入口发现、上下文补全、假设生成和结果验证，再由安全专家进行最终判断。Mandia...
# AI # AWS # GCP
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从桌面推演到韧性智能：金融机构如何用智能体 AI 建设可审计的运营韧性

来源: cloud.google.com 42
金融机构的运营韧性不再只是定期填写一份演练报告。随着欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）落地，银行需要更明确地证明：关键业务服务及其数字基础设施能够承受中断，团队可以协同响应，系统能够受控恢复，而且整个过程留下了可复核、可审计的证据。 德意志银行正在探索一种更适合复杂金融系统的路径：用智能体 AI 把架构、数据流、日志、历史事件、告警和运行遥测统一成企...
# AI # GCP # Go
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BigQuery 如何用自学习执行引擎应对 AI Agent 的查询洪峰

来源: cloud.google.com 55
当数据查询从“分析师每天提交几十条 SQL”变成“AI Agent 每分钟生成数千条查询”时，传统的性能优化流程会迅速失效。执行计划分析、统计信息维护、查询提示和容量预估都需要人工介入，而 Agent 生成的 SQL 数量、参数组合和并发度已经超出人工逐条调优的范围。 BigQuery 给出的方向不是增加更多调优旋钮，而是让查询处理器自己学习历史执行结...
# AI # GCP # Go
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