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云平台

用 Data Agent Kit 在 IDE 里完成跨数据源根因分析

来源: cloud.google.com 23
“1 月平均订单金额下降了 7%,但总收入没有变化,为什么?”这类问题难的不是写出某一条 SQL,而是答案通常散落在多个系统里:订单历史位于 BigQuery,实时客户资料保存在 Cloud SQL for PostgreSQL,营销规则则以 JSON 文件存放在 Cloud Storage。 Data Agent Kit 试图把这段调查过程收回到 I...

KDDI 如何用自动评测与分层提示词,让 Buffmee 的 RAG 响应快 38%

来源: cloud.google.com 21
面向消费者的 RAG 应用很难只优化一个指标:回答要有依据、首字延迟要低,还要同时处理网页、EPUB、PDF、图片混排等内容。KDDI 在构建 Buffmee 时,把自动化质量评测与生产日志分析放进同一个优化闭环,最终将应用总响应延迟降低 38%,首字时间(TTFT)改善近 18%,groundedness 指标提升 25%。 Buffmee 汇集了超...

用 chdb 扩展加速 PostgreSQL 云端数据导入:能力、基准与落地方法

来源: postgr.es 34
PostgreSQL 从对象存储导入大批量数据时,瓶颈往往不只在网络。CSV、Parquet 等格式的解析、类型转换、解压缩,以及数据写入 PostgreSQL 的过程,都可能消耗大量 CPU 和内存。新发布的 PostgreSQL 扩展提供了另一种实现路径:在 PostgreSQL 侧利用 chDB——一个进程内运行的 ClickHouse 引擎——...

让边缘到源站的 TLS 1.3 握手自动选择后量子密钥交换

来源: blog.cloudflare.com 34
Automatic Key Exchange 面向边缘节点与客户源站之间的 TLS 1.3 连接:系统主动探测源站支持的密钥协商算法,记录能力,并在后续连接中优先发送更安全的选项;只要源站支持,就优先建立后量子安全连接。来源标题提到的日均 450 亿次连接,说明这不是一次实验室里的算法替换,而是一项需要兼顾握手延迟、兼容性和持续演进的大规模工程。 TL...

当攻击者开始使用 AI Agent:企业防线要从“拦截提示词”升级到控制执行链

来源: cloud.google.com 36
生成式 AI 对攻击者的价值正在发生变化:它不再只是编写邮件、翻译诱饵或生成脚本的聊天工具,而开始成为能够编排扫描器、处理错误、轮换基础设施并整理凭据的自动化控制层。 GTIG 对 2026 年第二季度活动的观察显示,一次云资源失陷后,攻击者在不到六小时内完成了代理化凭据收集活动的规划、构建与执行。真正值得防守方警惕的不是“AI 会不会生成恶意代码”,...

Netflix 用开源 Flink Autoscaler 管理 3 万多个流任务:从集群扩缩容走向作业级调优

来源: infoq.com 30
Netflix 正在为分布于多个 AWS 区域的 3 万多个流处理任务引入开源 Apache Flink Autoscaler。变化的重点不只是换一套扩缩容工具,而是把资源决策从粗粒度的集群层下沉到 Flink 作业层,让扩缩容逻辑理解吞吐量、反压、并行度以及有状态任务的恢复成本。 Netflix 公布的案例显示,其中一个团队的 Flink 年化计算支...

Azure API Management Standard v2 支持可用区冗余:低成本高可用的新选择

来源: infoq.com 46
Microsoft 已将可用区冗余能力扩展到 Azure API Management(APIM)Standard v2。此前,这项能力已于去年 12 月进入 Premium v2。对不需要 Premium v2 全部能力、但希望降低单个可用区故障风险的团队来说,现在多了一个成本更低的部署选项。 这里最需要提前注意的限制是:Standard v2 的可...

用 Amazon Bedrock AgentCore 构建跨文本、语音留言与实时通话的 WhatsApp 点单助手

来源: aws.amazon.com 40
WhatsApp 商业账号通常不缺消息入口,真正困难的是让文本、语音留言和实时语音通话共享同一套点单逻辑。基于 Amazon Bedrock AgentCore 与 Amazon Nova 2,可以把三个渠道统一接入一个业务代理,同时保持渠道层和订单层解耦,并通过共享记忆识别跨渠道出现的同一位顾客。 三类输入看似都来自同一个 WhatsApp 号码,处...

给 AgentCore 记忆设定保质期:用 Step Functions 自动评分、合并与清理

来源: aws.amazon.com 39
长时间运行的 AI Agent 会不断积累用户偏好、任务结论和历史上下文。记忆越多并不等于效果越好:过时信息会干扰推理,重复事实会增加检索噪声,保留不再需要的敏感数据还会扩大合规风险。 针对 Amazon Bedrock AgentCore memory,可以把记忆治理设计成一条夜间批处理流水线:先评分,再合并,最后按策略清理。AWS Step Fun...

在 SageMaker HyperPod 上搭建 NVIDIA Cosmos 3 Physical AI 模型工厂

来源: aws.amazon.com 30
Physical AI 系统不是提交一次训练任务就能完成的工程。合成数据生成、后训练、评估、失败样本回流和再次训练会持续循环,而且每个阶段对 GPU、存储和调度的要求都不同。NVIDIA Cosmos 3 可以承担这条流水线中的模型与数据处理工作,而运行在 Amazon EKS 上的 SageMaker HyperPod 则提供持久、具备故障恢复能力的...