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工程效能

Filestore 搭载 Colossus:为 GKE 与 AI Agent 集群重新定义共享存储

来源: cloud.google.com 48
企业存储正在从“预先买足容量”转向按工作负载动态匹配性能与规模。Google Cloud Filestore 近期将云原生后端存储层直接构建在 Colossus 之上,并通过 GKE 深度集成、独立 IOPS 配置和 multishares for GKE,为容器化应用、海量数据集以及 AI Agent 协作工作空间提供了新的共享存储基础。 Files...

OpenCost 1.121.0:把 Kubernetes 推理成本拆到每个 Token

来源: cncf.io 47
GPU 账单正在上涨,模型服务每天处理数十亿个 Token,但很多平台团队仍然只能回答“这组 GPU 花了多少钱”,却无法回答“每个模型、每个团队,甚至每个 Token 到底花了多少钱”。OpenCost 1.121.0 将 Kubernetes 成本分析推进到推理工作负载,重点解决的正是这类归因问题。 这件事的难点不在于把 GPU 小时价格乘起来,而...

开放权重模型获豁免:AI 安全审查为何可能转向“能力与用途”

来源: oschina.net 55
据来源摘要,8月4日白宫在一次闭门会议上向 OpenAI、Anthropic、Google 等公司透露,在即将出台的美国 AI 安全框架中,中国竞争对手开发的开放权重模型可能获得豁免,不需要接受美国政府的安全测试。报道援引知情人士称,DeepSeek、月之暗面等公司的模型属于讨论范围。 这个消息的关键不只是“谁被豁免”,而是监管思路可能发生变化:开放权...

SkiaSharp 4.0 开启与 Skia 里程碑同步的发布节奏

来源: infoq.com 52
SkiaSharp 4 系列已经迈过首个稳定版本节点:Microsoft 与 Uno Platform 先后发布了 SkiaSharp 4.148.0 和 4.150.0,同时提供了 4.151.0 的预发布版本。这个系列的重要变化不只是主版本号更新,而是发布策略开始围绕上游 Skia 的里程碑版本组织包版本和发布节奏。 对于使用 .NET 绘图、跨平...

第三方网络安全评测如何更安全地测试 OpenAI 模型

来源: openai.com 42
第三方网络安全评测能够帮助发现模型在攻击分析、漏洞研究和防御建议方面的能力边界,但评测过程本身也可能引入新的安全风险。OpenAI 对近期涉及其模型的第三方网络安全评测事件进行了说明,并提出新的防护措施,以加强模型测试与评估的安全性、可追溯性和治理能力。 网络安全评测通常需要构造攻击样本、分析漏洞利用链,甚至让模型处理具有真实攻击特征的输入。风险因此不...

把 AI 生成的巨型 PR 拆成可审查的 GitHub PR 栈

来源: github.blog 51
编码代理很容易一次生成数千行改动,但“代码能运行”不等于“改动能审查”。当数据库迁移、领域模型、API、界面和测试全部塞进一个 Pull Request,审查者很难区分基础设施变更与业务行为,也难以判断某段代码究竟依赖什么。 更实用的做法,是在任务开始前就要求代理把工作拆成一组有顺序的分支,并在 GitHub 上建立彼此依赖的 stacked pull...

从多结果集到游标集合:DMS 如何迁移 SQL Server 存储过程

来源: cloud.google.com 43
SQL Server 允许一次存储过程调用连续返回多个表格结果,应用通常只需依次调用 就能读取。PostgreSQL 的执行模型不同:多个数据集需要通过显式游标管理,而且游标只能在所属事务中使用。 这项差异会直接影响大型迁移。面对数百个包含条件分支、嵌套调用和标量返回值的存储过程,逐个手工重写既慢,也容易漏掉某条执行路径。Google Cloud Da...

德意志银行的 API 现代化:用 Apigee 统一治理、安全与 AI 接入

来源: cloud.google.com 43
银行数字化转型最容易被看到的是手机银行、开放银行和智能助手,真正决定这些服务能否稳定扩展的,却是背后的 API 基础设施。德意志银行在拆分单体系统时意识到,仅仅把功能改造成 API 并不够:如果文档、安全策略、版本管理和可观测性仍然分散,系统只会从一个大型单体变成一组难以管理的接口。 因此,德意志银行选择 Google Cloud Apigee 作为统...

Target 如何用 Spanner Graph 统一零售搜索、向量检索与交易数据

来源: cloud.google.com 51
零售商品发现正在从“输入关键词、返回商品列表”转向理解购物意图、商品语义和实体关系。Target 的 Gift Finder 聊天智能体就是一个典型场景:系统不仅要找到语义相近的商品,还要理解品类、品牌、适用年龄、兼容配件和顾客偏好,并在实时交易数据持续变化时保持结果一致。 Target 为此将原本分散在 Elasticsearch、NoSQL 数据库...