智能监控平台：AIOps Monitor的告警优化与根因定位
AISRE 实战系列告别静态阈值困境，打造可落地的动态基线及拓扑根因分析流水线在复杂的云原生架构下，传统“固定阈值告警”已暴露出两大难题：一是误报率高企，运维团队陷入“告警轰炸”；二是平均恢复时间（MTTR）过长，故障发生后需在多个系统（Prometheus、Trace、Logs、CMDB）间手动拼凑线索，耗时常超30分钟。本文基于Hermes Agent v0.18.2、Kubernetes 1.31及Python 3.11+技术栈，完整解析一套轻量级AIOps Monitor的落地实践。不堆砌概念，直
生成式AI企业借助CloudPilot AI全栈弹性方案，实现AWS费用直降55%并强化集群可靠性
在不改变任何代码的情况下，这家企业将实际的AWS EKS费用削减超过一半，同时显著增强了集群可靠性，有效降低了运维风险。这一成效得益于CloudPilot AI提供的全栈智能弹性解决方案。01/概览02/客户背景该企业是一家全球前沿的通用人工智能公司，专注于AI 3D大模型及世界模型的先进算法研究与场景落地，致力于让每位用户都能创建、体验和交互高品质的空间内容。03/优化成果以下数据从资源利用、成本控制和稳定性增强三个维度进行评估🔹 AWS费用降低55%，月度节省约$7,925，年度节省约$96,421🔹
AI云运维工程师全国招培
国家战略性新兴产业数字化融合发展综合服务AI云运维工程师全国招培国家战略性新兴产业的数字化融合，核心是云为底座、数为要素、AI为引擎，推动各行业效率跃升；AI云运维工程师是这场变革中保障系统稳定、安全与高效的关键岗位，需求旺盛、价值高、路径清晰。《“十四五”数字经济发展规划》加快AI云平台、AI大数据中心、AI算力基础设施建设、推动企业上云、行业数字化转型、数据安全治理；《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026）》，AI云工程技术人员，纳入国家职业标准与数字技术工程师培养项目；《数据
博云科技AI原生智能体研发总部落户合肥包河
近日，江苏博云科技股份有限公司（简称“博云科技”）的“AI原生智能体研发总部”项目正式签约，落地合肥包河区中国视界产业园。作为国家级专精特新“重点”小巨人企业、国家高新技术企业，博云科技将在包河建设AI原生智能体研发总部，助力区域打造自主可控、安全高效、开放协同的人工智能产业生态。博云科技成立于2012年，总部位于苏州，是国内领先的云原生AI算力基础设施软件提供商。公司是国家级专精特新“重点”小巨人企业——这一资质比“小巨人”企业标准更严、门槛更高，意味着在细分领域具备更强的创新能力和市场竞争力。在行业标
《AI原生数据平台研究报告（2026年）》深度解析
架构师之道●AI · LLM · Agents|Enterprise Architecture|Digital Transformation大数据技术标准推进委员会近期推出了一份名为《AI原生数据平台研究报告（2026年）》的技术文档。这份报告的核心主旨其实很清晰：传统的数据平台是围绕“人”来构建的（供人查阅报表），而如今必须升级为围绕“AI和Agent（智能体）”来设计。没问题，咱们换个角度。我不搞那些故弄玄虚的专家视角拆解，就按照报告原本的逻辑结构，用通俗易懂的语言，把它的关键内容从头到尾、完整细致地
新书速递：AI-Ready PostgreSQL 18 构建智能数据系统
AI-Ready PostgreSQL 18: Building Intelligent Data Systems with Transactions, Analytics, and VectorsISBN：9781806028474出版社：Packt Publishing到货周期：10-12 周内容简介面对生成式人工智能的全球浪潮，传统关系型数据库正经历前所未有的范式革新。如何让数据库原生适配大模型时代的语义检索需求？Vibhor Kumar 携手 Marc Linster 联合推出的《AI-Ready
技术开放日实录 | 产研团队如何用AI打开新思路
那一天，产研团队全员开启创意模式ZTC技术开放日精彩回顾有人问我，怎样才算一场成功的活动？不是到场率超过九成，不是领导致辞句句精彩，更不是茶歇区的小点心多诱人。而是活动结束后，走廊里依然有人在探讨“你这个AI究竟是怎么实现的？”上周的技术开放日，就是这样一场活动。8场闪电演讲、15个AI展台、从智能体到云原生运维、从办公助手到用户兴趣挖掘……产研各团队用真实落地的项目向大家证明：AI在我们这里，不是遥远的未来，而是正在发生。闪电演讲8个项目，8种AI落地方式智小侠：你的AI办公助手AI还在为填表、排版、转
从生成式到代理式：AI范式与云原生的双向重塑
"Agentic AI"和"Cloud-Native"当下其实是深度绑定的——前者是2024–2026年AI范式演进的新阶段，后者是它所依赖的基础底座，但Agentic正在反过来重塑Cloud-Native自身的架构逻辑。下面先把两条线的行业背景分别铺开，再讲它们的交汇之处。概念起源：2024年3月，斯坦福吴恩达在红杉AI峰会首次系统阐述"Agentic AI"概念，核心主张是AI应从被动生成走向自主规划+工具调用+多步执行的"智能体"形态。
人工智能浪潮引领云计算迈入全新增长阶段丨开源证券海外洞察
2026年，人工智能在全球热度不减，众多领域全面爆发。在全面数字化的浪潮中，各行各业对云端服务的渴求急剧上升，云计算企业迎来了井喷式的发展机遇。云计算企业如何利用底层技术为新兴科技浪潮构筑支撑，已成为行业竞争新阶段的关键。近期，开源证券海外市场团队发布重磅报告《AI驱动变革，云计算进入新一轮扩张周期》，为您剖析云计算的演变历程、全球云服务商的资本投入扩张模式，把握云计算新扩张周期中的投资良机。云计算：从资源整合到模型即服务的时代跨越—云计算的根本仍是通过统一资源管理和灵活调配来提升计算资源效率、降低企业I
深耕前沿AI技术，解锁研发新范式
为拓宽研究生学术视野、洞察产业前沿趋势，6月12日，重庆新质生产力研究院携手腾讯，在重庆大学虎溪交叉创新中心举办“TAPD+CNB+codebuddy”产品专题研习。研究院博士及硕士研究生参与其中，活动由腾讯深圳总部工程师主讲。本次研讨聚焦腾讯云原生构建平台（CNB）的架构设计、核心能力与实战场景，旨在助力同学深入掌握企业级开发平台的最新技术动向与工程实践。会上，腾讯工程师系统剖析了TAPD、CNB、CodeBuddy三大产品的协同机制。TAPD作为腾讯自研的企业级敏捷协作平台，积淀了十余年研发管理经验，
云原生新范式：AI Native 多智能体数字人架构实战
阿里妹导读我们将云原生应用部门作为实验场，利用商业化产品 AgentTeams 组建了一支"数字员工小队"，让它们承担日常研发、工单解答、开源维护及运营等任务，将原本依赖人工串联的协作流程，升级为 AI Native 的工作模式。（本文内容基于作者个人的技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）开场：凌晨三点的告警凌晨三点，值班人员的手机收到一条告警：某云产品消息引擎消费积压超过阈值。按照以往的流程，接下来是这样的：被唤醒、登录跳板机、查阅 SLS 日志、对照运行手册、判断是消费者故障还是下游响
Clearwater Analytics 发布统一因子风险平台，融合组合管理与监控
Clearwater Analytics 近期面向对冲基金及资管机构推出了全新的因子风险工具，助力投资团队在透彻掌握组合风险的基础上，实现更高效的决策响应。 对众多企业来说，因子风险常与投资流程相互割裂。基金经理往往需耗时数小时乃至隔日方能知晓单笔交易的风险效应，而首席投资官与风控团队则不得不依靠独立系统、服务工单及静态报表来应对基础的风险问询。 Clearwater 最新发布的两款产品直指上述痛点：专为基金经理和交易员打造的 Factor Risk Lens，以及面向首席投资官和风控主管的 Factor
GE医疗加速成像云化，发布全新影像方案
医疗影像领域正面临影像数据激增、病例日益复杂及医护人员匮乏的三重挑战。据美国放射学会数据，放射科医生短缺已连续三年被列为该行业最严峻的威胁。在此背景下，GE医疗宣布将携最新企业成像解决方案——Genesis Radiology Workspace与InteleShare，亮相于匹兹堡举办的2026年医学影像信息学学会年会。 Genesis Radiology Workspace是GE医疗推出的新一代产品，致力于重塑放射科工作流，提升医师效率与诊断精准度。其核心为获美国FDA批准的View诊断影像浏览器。V
金蝶AI SaaS营收登顶国内市场，份额领先行业
近日，国际权威研究机构IDC正式发布《中国AI增强的企业级ERP市场份额，2025》研究报告。凭借在企业级AI SaaS领域深厚的技术积累与规模化落地能力，金蝶荣登行业榜首，位居国内企业级ERP厂商公有云部署（AI-SaaS）营收及市场占有率第一！此次登顶榜首，不仅巩固了金蝶在国内AI-SaaS赛道的领先地位，也充分彰显了我国本土管理软件品牌在全球产业竞争中的核心优势持续增强、实力日益雄厚。依据IDC报告数据，在公有云部署模式市场中，金蝶以17.6%的市场份额稳居第一。其核心竞争优势集中体现在四个维度：其
迈向AI原生时代：重塑未来十年电信网络架构 | openFuyao#KADC 2026
朱浩鹏 华为Fellow针对AI原生概念繁杂、界限模糊的现状，本议题以“关注点分离（SoC）”及“第一性原理”作为方法论基石：借助分层架构剖析AI系统这一“系统之系统”，厘清功能边界与演进路线；同时回归AI原生的核心特质，萃取其必不可少的关键要素。据此，AI原生整体架构可拆解为AI基础设施、模型与数据赋能、智能体协同/调度、Agentic应用四大层级。在关键能力构建方面，着重关注声明式智能契约、专用型智能体协同、动态任务图及语义检查点四类要素，旨在为打造可扩展、可治理的AI原生体系提供指引。面对未来泛终端