ITPub博客

网关是 “镇守” 互联网应用门户的关键流量代理软件。进入云原生时代，用户除了需要 API 网关提供请求代理、熔断限流、审计监控等常规能力外，更多的开始关注云原生兼容性(容器、服务网格等)，支撑场景的多样性(七层负载均衡、Ingress、Serverless 网关等)，以及更好的性能稳定性。

计算机领域一直流传一句话——“没有银弹”，这句话出自计算机科学家布鲁克斯《没有银弹》一书，意思是软件工程是一个超级复杂系统，没有任何特效的方法，可以一直提高效率。

未来的中国大模型发展又面临哪些机遇与挑战?当前处在向通用人工智能发展的关键时期，面临各家机构独立研究大模型的发展态势，如何提高算力效率并有效避免低水平重复?

着移动互联网、软件即服务(SaaS)和基于云计算的快速发展，你需要加快你的产品开发周期，将重点工作放在定义核心功能集的前端。

随着市场对人工智能应用的追捧，出现了另一种被称为矢量数据库(vector databases)的新市场。AIGC热更是加速了矢量数据库的投资热。

社交网络可以使用图形数据库来存储用户关系，并使用向量数据库来存储用户特征。通过这样做，社交网络将能够执行复杂的关系查询和相似性搜索。

Kubernetes 成本管理和优化亟需得到系统管理员的重视。本文我们将了解6个优化 Kubernetes 成本的策略和方法

通过像 Kubernetes 这样的倡议，云原生领域已经出现，彻底改变了应用程序的开发和部署方式。

新建设容器平台，建议搭建在物理机还是虚拟机上面?容器生命周期短，变化较快，CMDB有没有必要管到容器?如果管到容器，该怎么管?

运维团队工作中存在一个比较普遍的问题：在跨领域、跨业务的运维工作中，不清楚一个服务的上下游服务是什么，服务依赖了哪些基础设施，这些基础设施的运行状态如何等等的，因此，基于云原生和CMDB理念的数字化运营需求越来越明显。

伴随ChatGPT在全球的快速应用，我国也掀起了一轮AI创新浪潮。据不完全统计，截至目前国内已发布80多个拥有10亿参数规模以上的大模型，基于大模型的生成式AI成为各方关注的焦点。

数据团队通常需要更多，他们希望在不大幅改变现有制度的情况下获得快速、有价值的援助。“数据之旅优先DataOps”方法完全符合这些需求。

未来的可观测性将需要更加智能化和自动化。人工智能和机器学习等新技术将成为可 观测性的重要组成部分，帮助开发人员和运维人员更好地了解系统和应用程序的运行状态，并自动化地识别和解决问题。

什么是高并发，从字面上理解，就是在某一时刻产生大量的请求，那么多少量称为大量，业界并没有标准的衡量范围。原因非常简单，不同的业务处理复杂度不一样。

云原生这么多的内容做不到一步到位，而且彼此之间也存在着先后次序相关性，它需要通过一系列的项目持续完成相关的能力，从而实现云原生融合架构。

低代码平台的更新升级速度，难以满足用户体验的持续提高与变化。而AI大模型可以根据用户反馈，自动优化低代码模板与生成结果,使低代码软件拥有更强的学习与迭代能力。

因为并没有什么业务值得数据来驱动，或者用简单的报表取数就能满足，当企业已经把数据团队创造业务价值的口子限制住的时候，轰轰烈烈的搞数据治理就成了政治正确。

湖仓一体作为核心数据管理架构，是后疫情时代企业布局和采购的重点，将对海量多模数据管理和价值挖掘产生重要影响。

数据部门就是一个非常典型而且非常适合做「统一服务平台」的部门，数据平台的周边能力加上业务特性就诞生了各种各样的「中台」部门。

大部分人对云原生的认识仅限于容器、微服务、DevOps等内容，把容器、微服务、 DevOps就等同于云原生，这显然是不对的。本文梳理了云原生架构体系内容并对重点概念进行了解读，希望对读者有所帮助。