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用身份感知分析识别 AI 流量中的异常行为

来源: blog.cloudflare.com 50
AI Gateway 正在从“转发请求”的基础设施,变成能够理解请求主体和行为变化的安全控制面。Identity-aware AI Gateway 进入公开测试后,网关可以把 AI 流量与用户、代理身份关联起来;User Insights 则进一步为每个人和每个 agent 建立行为基线,并在异常行为出现时发出风险信号。 这件事的关键不只是记录谁调用了...

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...

把显存还给并发:拆解 Cloudflare 的 KV Cache 量化与权重压缩实践

来源: oschina.net 46
长上下文与 MoE 让 Kimi K 系列、GLM 等模型具备很强的推理能力,也把显存压力推到了工程团队面前。Cloudflare Workers AI 团队分享的实践表明,通过 KV cache 量化和权重压缩等手段,推理吞吐量可以提升 41%,成本降低 30%。这组数字背后的关键不是让 GPU 算得更快,而是减少每个请求占用的显存,从而把空出来的容...

Cloudflare Computer 开源:Agent 真正需要的是一台可操作的电脑

来源: oschina.net 42
Cloudflare 开源了 这个 npm 包,并提出了一个值得工程团队重新审视的判断:给 AI Agent 准备执行环境时,容器未必是默认答案。很多 Agent 需要的不是一台只会启动进程的服务器,而是一台能够打开网页、运行程序、保存状态并持续交互的电脑。 Cloudflare 的方案把重点放在 Isolate 上。Cloudflare 工程师过去十...

Amazon Bedrock 原生 Web Search:用实时网页信息为模型回答提供依据

来源: aws.amazon.com 52
Amazon Bedrock 的 Web Search 已正式可用。它把网页搜索做成服务端内置工具,让基础模型可以在生成回答时检索当前的公开网页信息,而不必由应用团队另外接入搜索供应商、编排外部 API,或为新的第三方服务单独完成安全审查。 这项能力解决的并不是模型训练,而是知识时效性问题。基础模型仍然有训练数据截止时间,也可能对最新事件、价格、版本和...

用 Amazon Bedrock AgentCore 构建可搜索的网页洞察流水线

来源: aws.amazon.com 35
人工浏览几十个网站、筛选新文章并整理结论,很快就会变成一项难以持续的工作。更可靠的做法是把任务拆成一条自动化流水线:RSS 负责发现变化,Amazon Bedrock AgentCore Browser 负责稳定渲染网页,Amazon Bedrock 提取结构化洞察,Amazon OpenSearch Serverless 建立检索入口,AWS Lam...

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...