标签

云平台

Cloudflare 的 Town Lake:当计费查询占到数据平台一半以上

来源: infoq.com 60
Cloudflare 披露了内部统一数据平台 Town Lake,以及面向自然语言分析的 AI 代理 Skipper。最值得注意的数字不是“有了 AI”,而是计费工作负载的真实占比:约 9.1 万次计费查询,占平台查询量的 53%。这说明统一数据平台的核心价值,往往不是炫技,而是把运营、计费、安全、业务数据放到同一套可治理的分析路径里。 计费数据通常最...

用 pgEdge Cloud API 搭一个贴着 Postgres 跑的 RAG 服务

来源: postgr.es 50
RAG 系统最容易失控的地方,不是“大模型会不会回答”,而是数据、切块、向量、检索、服务部署这几段胶水谁来维护。pgEdge Cloud 的思路很直接:把内容放进 Postgres,让数据库侧完成切块和向量化,再把 RAG 服务挂到数据库旁边。UI 里点几下就能完成,但用 API 做一遍,更适合自动化、复现和团队交付。 这篇文章按一个真实路径拆开:本地...

用 Amazon Bedrock 识别 AI 生成的钓鱼邮件:从提示词到自动化拦截

来源: aws.amazon.com 44
钓鱼邮件一直是攻击链里最便宜、最常见的入口。生成式 AI 改变了它的规模和质量:攻击者可以结合公开情报(OSINT),批量生成语气自然、上下文贴合、几乎不重复的邮件。对安全团队来说,传统基于关键字、黑名单和固定模板的检测方式会越来越吃力。Amazon Bedrock 的价值在于:把大语言模型接入邮件安全流水线,让系统不只看“有没有可疑词”,还看“这封邮...

在 Amazon SageMaker AI 中做多轮强化学习:从可信环境到外部评测

来源: aws.amazon.com 59
多轮强化学习的难点不只是“让模型多说几轮”。一旦 Agent 可以连续行动,环境状态、奖励归因、评测方式和监控指标都会变得更敏感。要把训练做可靠,关键是先让训练环境可信,再用独立评测验证结果,并把奖励函数对齐到最终任务,而不是只奖励表面行为。 多轮 RL 的训练环境不是一个简单的输入输出函数。它需要在每一轮保存状态、执行动作、返回观测,并在合适的时候终...

Azure 用 Brain 给云可靠性建了一个“运行中的数字孪生”

来源: azure.microsoft.com 46
超大规模云平台的可靠性问题,早就不是“某台机器挂了”这么简单。微软在 Azure 可靠性体系里介绍的 Brain,核心变化是把 Azure Service Health 相关信号组织成一个可推理的数字孪生:它不只是记录事件,而是尝试理解服务、区域、依赖、客户影响和修复动作之间的关系。这会改变云平台运维的工作方式,因为排障从“翻日志找线索”变成了“围绕系...

Kimi K2.7 Code 进入 GitHub Copilot:开放权重模型开始走进日常编码工具

来源: oschina.net 52
GitHub 在 Copilot 模型选择器中上线 Kimi K2.7 Code,这件事的重点不只是“又多了一个模型”。更值得注意的是:这是 Copilot 模型选择器首次纳入开放权重模型。模型由 GitHub 托管在 Microsoft Azure 上,按用量计费,首批面向 Copilot Pro、Pro+ 和 Max 用户开放,Business 和...

Apple 把 Private Cloud Compute 扩到 Google Cloud:机密 AI 基础设施进入多云验证阶段

来源: infoq.com 40
Apple 首次选择在自有数据中心之外运行 Private Cloud Compute,而落点是 Google Cloud。这个合作的重点不只是“多了一个云供应商”,而是 Apple 把面向隐私敏感 AI 计算的信任模型,扩展到了第三方云环境:NVIDIA Blackwell GPU、Intel TDX、Google Titan 芯片,以及 Apple...

TeamCity 2026.1.2 与 2025.11.6:一次值得尽快排期的修复升级

来源: oschina.net 53
TeamCity 2026.1.2 和 2025.11.6 已发布,这两个版本都属于错误修复更新。它们不是功能型大版本,但对日常 CI/CD 稳定性很关键:构建停止语义、Perforce 个人构建、AWS 凭证生命周期、S3 bucket 前缀处理等问题,都可能在流水线高频运行时放大成真实事故。 修复版本容易被团队低估,因为它们通常没有新的 UI、没有...

Cloudflare 给 AI 爬虫划线:混合爬虫该拆了

来源: oschina.net 50
Cloudflare 这次默认规则更新,把一个长期模糊的问题摆到台面上:同一个爬虫既做搜索索引,又拿页面去训练模型或驱动 AI 代理,还能不能被网站当成“正常搜索流量”放行?按新规,AI 厂商需要在 9 月 15 日前拆分搜索爬虫、模型训练爬虫和 AI 代理专用爬虫。未完成区分的混合爬虫访问带广告页面时,会被系统自动拦截。 这不是一个只影响大站的变更。...