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数据孤岛如同数据海洋中的一个个岛屿，数据在其中被封存、无法流动，无法为企业带来更大的价值。那么，如何解决这个问题呢?

如果不是容器成为新的计算单元，我们现在所见的很多事物 —— 基于微服务的架构、Kubernetes 以及其他很多内容 —— 都不会存在。

中台建设的本质，是一项逆人性的工作，团队认知的不一致，过程中的阻力和屁股决定脑袋的定律下，中台预期被没有想象中的完美。

软件堆栈的商品化是如何改变应用为先的云服务的游戏规则。通过使用开源项目和 API 将应用程序与集成逻辑绑定在一起，可以实现更高级别的抽象。

Google 的产品经理、设计师和工程师在这个频道上公开讨论 AI 工具的实际效果和价值，其中有些人质疑投入巨大资源进行 AI 开发是否值得。

与几十年来困扰系统管理员和 IT 人员的虚拟机(VM)和单体应用程序相比，微服务架构要复杂得多。由于 Kubernetes 缺乏数据持久性，往往无法对规模化的 K8s 错误进行本地重现。即使能够捕获，观测数据也会在多个平台上分散，而资源和依赖关系的相互关联关系也难以捕捉。

Fermyon Cloud 使用 AI 级别的 GPU 处理每个请求。由于我们的快速启动和高效的时间共享，我们可以在数百个应用程序之间共享单个 GPU。

本文介绍了 Kubernetes 策略的七个步骤，包括基线、修复标签和注释、迁移到受限制的 Pod Security 标准、压制误报、加入常见加固指南、插入并播放、添加自定义规则以应对未预料的特殊情况。

AutoGPT 放弃使用向量数据库，对某些人来说，可能会有些出乎意料。因为从一开始，向量数据库就被认为可以帮助 AI 代理管理长期记忆。

Hadoop/Spark 是源自头部互联网企业的重型解决方案，适合需要有超大规模集群的巨大企业。很多场景的数据虽然也不少，但小集群甚至无集群就足够处理，远没多到这些巨大企业的规模，也没有那么多的硬件设备和维护人员。

云原生技术结合云计算的特点，实现底层硬件和操作系统的解耦，满足用户在扩展性、可用性、可移植性等方面的需求，推动技术架构深层次融合，实现业务短期迭代、产品更新、应用弹性伸缩，极大地释放云计算效能。云原生技术为工商银行业务创新快速发展、产品快速迭代提供了有效的解决手段，极大提升系统稳定性和安全性，有效降低信息系统运营维护成本。

金融行业的系统最佳不应当为系统在某一刻可以达到的峰值，而是针对于当前应用最匹配的一系列方案才可以称为最佳。

当AI进入iPhone时刻，开发者终于可以抓住这十年不遇的新机遇，借助AI辅助编程工具，全面提升效率，这也是很多人曾畅享的代码革命新未来。但事实是这样吗?当大量AI辅助编程工具迎面扑来?开发者的态度是什么?是否对实际工作产生了影响?

时间倒推20年前，Google三篇老论文横空出世，点燃了一个全新时代。那时候的云不是新概念，是在原有分布式计算上缝缝补补、逐步完善起来的新概念。加上新技术群体创新到了一个并发点，云，终于落地了。

工业大数据的重要作用是支持智能决策。我们可以把计算机的智能决策抽象成一个数学公式，即计算Y=F(X)。我们进行这种计算时，潜伏着一个基本的要求：X和Y是与某个特定对象相关联的参数。比如，X某个产品的性能，X是生产这个产品时的工艺参数。

信创云选型是银行业用户在选择适合自身需求的云计算服务时的重要步骤。通过全面评估市场上的云平台厂商及其产品和服务，银行业用户可以找到最能满足自身需求、并在未来保持稳定和高效的云平台解决方案。

开源软件已经像水和电一样融入到了我们日常的生活中，但我们对开源软件还有很多错误的认知。我尝试站在开源软件作者的角度来进行总结，总共有七大错误认知。

云监控作为云平台对外的一种云服务，通过它可全面掌控云上的资源使用情况、业务的运行状况，能够及时掌控及处理云上出现的突发情况，保证业务连续性运行，同时降低企业IT运维成本。

边缘计算平台基于设备信息模型实现语义级别的制造系统横向通信和纵向通信，基于实时数据流处理机制汇聚和分析大量现场实时数据，实现基于模型的生产线多数据源信息融合，为离散制造系统的决策提供强大的数据支持。

从金融IT基础设施、基础软件等的科技创新入手，已经成为金融机构提升数据保护能力、实现金融安全的必经之路。