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架构设计

PostgreSQL 做 AI 数据底座：用 C.A.L.M. 检查治理是不是真的落地

来源: postgr.es 24
企业 AI 治理最容易出问题的地方，往往不是模型团队写错了提示词，也不是合规团队没有流程，而是数据层和模型层之间的假设没人验证。数据工程、AI、平台、合规四个团队都在认真做事，但客户数据可能已经被复制到三套环境里：字段定义略有不同，访问控制略有不同，刷新频率也不同。模型层说“只给授权用户看”，数据层反问：“哪一份数据？按哪套权限？什么时候刷新？” 这正...
# AI # Go # LLM
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AlloyDB 把一部分 LLM 调用搬进了数据库本地推理

来源: infoq.com 31
Google 将 AlloyDB AI functions 推到 GA，并引入了一种值得关注的 proxy model 架构：先用 LLM 的输出训练一个轻量本地模型，再把后续推理放在数据库内部执行。它瞄准的不是“让数据库变成通用大模型”，而是把某些高频、结构稳定、可被近似学习的 LLM 判断，从外部 API 调用变成数据库速度的本地计算。 这件事重要...
# AI # Go # InfoQ
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AlloyDB 把部分 LLM 调用搬回数据库：代理模型适合哪些查询

来源: infoq.com 27
Google 将 AlloyDB AI functions 推到 GA，同时引入了一种很实用的代理模型架构：先用 LLM 输出训练一个轻量本地模型，再把后续推理放在数据库内部执行。这个变化的重点不是“数据库也能聊 AI”，而是把一类高频、结构化、可近似的 LLM 判断，从外部 API 调用变成接近数据库速度的本地推理。 传统做法里，应用或数据库函数每处...
# AI # Go # InfoQ
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用 AWS WAF 守住 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的入口

来源: aws.amazon.com 34
Amazon Bedrock AgentCore Runtime 作为托管运行时，真正上线时绕不开一个问题：公网请求怎样进来，安全控制又怎样不被绕过？这篇方案的核心变化很明确：把入口收束到 internet-facing ALB，并在 ALB 前挂 AWS WAF，再通过 VPC Interface Endpoint 把流量送到 AgentCore R...
# AI # AWS # LLM
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Airbnb 如何用 Sitar-agent 给 Kubernetes Pod 动态下发配置

来源: infoq.com 42
Airbnb 披露了 Sitar-agent 的架构：它是运行在 Kubernetes 服务旁边的 sidecar，用来把动态配置稳定地下发到数以万计的 Pod。这个系统每分钟要处理多次配置更新，核心挑战不是“能不能推送配置”，而是当规模、启动风暴、网络抖动和存储故障同时出现时，应用还能不能拿到可用配置。 这次重构的几个关键词很明确：Java 重写、用...
# AI # InfoQ # Java
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etcd 3.7：RangeStream、v3store 启动与升级时真正要检查的事

来源: kubernetes.io 34
etcd v3.7.0 是一个不小的 minor release。它解决了大范围查询一次性缓冲带来的延迟和内存问题，引入 RangeStream；继续压低 Kubernetes 控制平面的 CPU 开销；同时把启动链路从遗留 v2store 中抽离出来，并完成 protobuf 依赖的大规模更新。对只运行官方镜像的团队来说，这更像一次需要认真读升级说明...
# AI # Go # Kubernetes
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SonnetDB 3.0：把八类数据能力收进一套 SQL

来源: oschina.net 30
SonnetDB 3.0.0 的核心信息很直接：IoTSharp 团队把时序、关系表、键值、JSON 文档、全文检索、向量检索、对象存储和消息队列放进同一个数据库引擎，并通过同一套 SQL 与 API 暴露出来。对开发团队来说，这不是“少装几个软件”这么简单，而是数据建模、查询路径、运维边界都会被重新摆放。 很多系统一开始只有关系表，后来接入设备数据，...
# AI # 全栈 # 后端
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Audex 开源：把语音、声音和文本塞进同一个 Transformer 解码器

来源: oschina.net 35
NVIDIA 研究团队开源的 Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B，简称 Audex，值得音频 AI 开发者认真看一眼。它不是再做一个“语音模块 + 文本大模型”的拼装系统，而是把文本 token 和量化音频 token 放进同一个纯解码器 Transformer 里处理，用 MoE 架构承接更大的模型容量。 这类统一音频-文本模型的...
# AI # 全栈 # 开源
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用 Amazon FSx for NetApp ONTAP 快速切到只读灾备区

来源: aws.amazon.com 30
S&P Global Market Intelligence 为 Capital IQ 平台设计了一套基于 Amazon FSx for NetApp ONTAP 快照的灾难恢复方案：主区域出问题时，先在 15 分钟内把二级区域切成只读服务，保证全球金融用户还能读取一致的数据；随后再按需推进完整的读写恢复。这个思路值得关注，因为它没有把“灾备成...
# AI # AWS # 云平台
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