2026-08-27
来源: cloud.google.com
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当数据分析、AI 工作负载和分布式应用不断把数据推向云端，网络链路就不再只是“带宽够不够”的问题。对 Uber 这样的全球化平台而言，真正的挑战是：在大规模数据传输制造拥塞时，如何保证订单、实时服务和其他关键业务流量仍然稳定运行。 Uber 与 Google Cloud 合作，成为 Cloud Interconnect 应用感知能力的早期设计伙伴。通过...
2026-08-26
来源: aws.amazon.com
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当 AgentCore 代理和知识库位于不同 AWS 账户时，企业不必复制源数据，也不必把分析型数据迁移到代理所在账户。通过跨账户 IAM 授权，可以让一个账户中的 Amazon Bedrock AgentCore 代理调用另一个账户中的 Amazon Bedrock Knowledge Base，并从由 Amazon Redshift Serverl...
2026-08-26
来源: oschina.net
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WIKI 本地知识库从 v1.0.0 升级到 v1.1.0，不只是替换一份程序文件。新版本将前端控制台收敛到 ，把配置作为优先入口放到 ，并将业务接口统一到 前缀。对于已经上线 v1.0.0 的环境，迁移重点是保护知识库数据、显式确认存储路径，并逐项修正反向代理、前端构建和二次开发调用。 已有的知识库数据，例如 及其关联文件，一般可以直接沿用。真正需要...
2026-08-26
来源: nodejs.org
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Node.js 26.8.0 属于 Current 发布线。对于希望尽早验证新运行时能力的团队，升级重点不只是把版本号改掉，还包括确认依赖、构建流程、测试环境和生产运行方式都能稳定工作。当前提供的来源摘要没有列出该版本的具体变更项，因此本文不对未给出的 API、修复或性能数据作额外推断，而是聚焦一套可以立即执行的升级验证流程。 Current 适合需要...
2026-08-26
来源: nodejs.org
38
Node.js 24.20.0 已进入 LTS 版本线。对生产团队来说，这类版本更新的重点不只是把运行时数字改掉，而是确认依赖、构建流程、原生模块和部署环境都能在新版本下稳定工作。本文给出一套可以直接改造到项目中的升级流程，帮助团队以较小风险完成切换。 升级前要明确项目使用的 Node.js 版本。仅在本地执行一次 并不能保证 CI、容器和生产机器使用...
2026-08-26
来源: infoq.com
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数据平台接入一个新数据集，真正耗时的往往不是复制文件，而是反复确认字段、分类级别、处理步骤、质量规则和责任人，再把这些要求写进一套专用代码。AWS 介绍的规格驱动组合（specification-driven composition）换了一个切入点：用声明式规格表达意图，把实际处理交给可复用能力，并在执行前完成验证。AWS 报告称，这种方式可以把数据集...
2026-08-26
来源: realpython.com
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性能分析最难的地方，往往不是找到一个慢函数，而是在接近真实负载的环境里观察程序，同时不让分析工具改变程序本身的行为。Python 3.15 Preview 引入的采样式分析器，面向脚本、线程以及正在运行的生产进程，提供了一种更低开销的观测路径。 传统的确定性分析会记录函数调用和返回等事件，因此能给出非常完整的调用统计，但记录本身也会消耗 CPU，并可能...
2026-08-26
来源: cloud.google.com
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企业开始把大量 AI 智能体接入业务系统，基础设施面对的已不只是推理流量增长。智能体会持续调用模型、数据库和内部应用，负载既消耗 GPU、TPU 等稀缺资源，又具有明显的突发性。若仍把应用绑定到单一机型、单一区域或整块加速卡，结果通常是两个极端：高峰期申请不到容量，低谷期则有大量资源闲置。 动态容量管理的核心不是无限扩容，而是把需求分成可预测与不可预测...
2026-08-26
来源: cloud.google.com
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AI Agent 开始承担持续运行、批量执行和多步骤协作的任务后，企业面对的成本问题已经不同于传统的软件订阅。业务用户可能每天稳定使用生产力工具，开发团队却可能在发布前集中运行大量代码 Agent，后台 Agent 还会在夜间持续消耗模型推理资源。只按“每个用户多少钱”来管理，往往看不见真实的运行成本，也很难在创新和预算之间取得平衡。 面向 Gemin...
2026-08-26
来源: realpython.com
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Python 3.15 预览版带来了新的采样分析器。它不再要求程序为每个函数调用记录完整事件，而是定期采集运行中的调用栈，再用统计结果回答一个更适合生产排障的问题：程序的大部分时间究竟消耗在哪里？ 这套工具覆盖 CPU 分析、GIL 分析、火焰图、热力图，以及附加到正在运行的进程。理解这些模式的差别，才能避免把“CPU 忙”误判成“Python 代码慢...