标签

云平台

用 Amazon Bedrock 与 MCP Server 构建可调用的视觉智能

来源: aws.amazon.com 28
视觉模型并不难调用，难的是把“读取图片、选择模型、组织提示词、解析结果、执行后续动作”稳定地接入不同应用。Computer Vision MCP Server 展示了一种更清晰的做法：把视觉能力封装成 MCP 工具，通过统一接口交给 AI Agent 调用，再由 Amazon Bedrock 中的多模态模型完成图像理解。 这种架构的价值不只在于少写几段...
# AI # AWS # LLM
阅读全文

用 CloudWatch 自定义仪表盘集中监控跨账号、跨区域的 SageMaker Pipelines

来源: aws.amazon.com 21
当 SageMaker Pipelines 分散在多个 AWS 账号和区域后，排查一次训练流水线失败，往往要经历切换账号、切换区域、搜索流水线、检查执行状态等步骤。来源方案通过 Amazon CloudWatch 自定义仪表盘集中展示这些流水线的运行信息，并提供可定制的 AWS CDK 基础设施示例，使监控入口可以随账号和区域扩展。 CloudWatc...
# AI # AWS # 云平台
阅读全文

Agentic AI 从试点走向生产，网络为何成了关键控制面

来源: cloud.google.com 39
企业并不缺少 AI 试点，真正困难的是把试点变成可治理、可观测、可持续运行的生产系统。IDC 的 2026 AI in Networking Special Report Survey 指出，阻碍 AI 项目落地的核心问题越来越偏向基础设施：32.6% 的受访者提到安全顾虑，26.8% 提到自动化挑战，24.7% 则受限于人员时间和技能。 Agenti...
# AI # GCP # Go
阅读全文

让 AI 原型安全失败：YouTube 如何跨过生产验证鸿沟

来源: cloud.google.com 36
LLM 和编码智能体把“从空目录到可用演示”的时间压缩到了几小时，但企业真正昂贵的环节并不是生成代码，而是验证代码：原型需要接触真实数据、嵌入真实界面，还不能污染数据库、拖垮核心服务或把未经审查的依赖带进主干。来源材料引用的数据称，只有 5% 的 AI 原型最终进入生产。YouTube 的应对方式不是简单加快代码评审，而是建立一套与生产主线解耦、又足够...
# AI # GCP # Go
阅读全文

用 BigQuery 管理大规模 Gemini Enterprise：从日志汇聚到合规审计

来源: cloud.google.com 27
当 Gemini Enterprise 从小范围试用扩展到全公司时，管理难题会迅速变化：团队不再只关心“有多少人在用”，还需要回答哪些部门在创建自定义智能体、NotebookLM 是否真正进入工作流、企业数据被如何检索，以及某次安全拦截究竟由什么内容触发。 产品内置仪表板适合观察日常采用率和活跃用户，但组织级治理往往需要关联 HR、部门、成本中心和安全...
# AI # GCP # Go
阅读全文

用 AlloyDB AI、Gemini 与 RUM 补上 PostgreSQL 中日韩全文检索的分词缺口

来源: cloud.google.com 36
PostgreSQL 全文检索擅长处理由空格分隔的文本，但面对中文、日文、韩文等连续书写语言时，默认解析器可能把整句话当成一个词元。AlloyDB AI 提供了一条数据库内解决路径：先用 Gemini 做上下文相关的分词，再用 和 RUM 建立全文索引，并可进一步叠加 ScaNN 向量检索，形成一条 SQL 内的混合搜索链路。 PostgreSQL 需...
# AI # GCP # Go
阅读全文

1.21 亿条并发 gRPC 长连接背后：CloudFront 扩容不能忽略 DNS 路由

来源: aws.amazon.com 22
在体育赛事直播开始后的几秒内，1.21 亿台移动设备同时建立持久 gRPC 连接，这和普通 Web 流量不是同一种扩容问题。服务器数量、CloudFront 容量和网络带宽固然重要，但真正决定连接能否均匀落到后端的，可能是 DNS 记录背后的路由策略。策略选错后，所有客户端可能集中连接同一个源站入口，让已经准备好的其他容量闲置。 gRPC 遥测通常基于...
# AWS # 云平台 # 架构设计
阅读全文

Azure Databricks 的业务价值，关键在于原生集成与可量化交付

来源: azure.microsoft.com 27
企业采用数据与 AI 平台时，真正昂贵的往往不是计算资源，而是平台接入、身份打通、治理落地和团队迁移带来的隐性成本。Azure Databricks 的核心优势，是把团队熟悉的 Databricks 平台作为 Azure 原生服务交付，并与 Microsoft 共同工程化，使其更自然地融入企业现有的 Microsoft 工具、身份和治理体系。 这类优势...
# Azure # Go # 云平台
阅读全文

公开 Cloud Run 服务如何从一个输入漏洞演变为云项目失陷

来源: cloud.google.com 40
公开的无服务器服务并不天然不安全，但它把自研代码、第三方依赖、运行时身份和云 API 放在了同一条攻击链上。一次目录遍历或命令注入，可能不只暴露容器内的文件，还会让攻击者借助服务账号权限访问 Secret Manager、Cloud Storage，甚至控制整个 Google Cloud 项目。 真正有效的防护不能只依赖修复某一行代码。团队需要同时约束...
# AI # AWS # GCP
阅读全文

从州级试验到全国规则：用“反向联邦主义”推进 AI 安全治理

来源: openai.com 34
美国的 AI 治理并不只有“联邦统一立法”这一条路。OpenAI 提出的“反向联邦主义”思路，是让州级法律先形成可观察、可比较的治理实践，再把其中有效的规则汇入全国框架。它试图同时保留地方试验的速度，以及国家标准所需的一致性与民主问责。 传统联邦主义通常从联邦政府划定边界，再由各州在边界内实施。这里的方向有所不同：州政府先针对现实问题制定规则，联邦层面...
# AI # AWS # Go
阅读全文