-
ZSvirt FAQ：来自全球用户的 20 个问题（下）
本文整理ZSvirt开源虚拟化平台的20个高频技术问题，涵盖安装部署（OVA/QCOW2体验、管理IP配置、主机添加要求）、Windows 11安全启动与vTPM配置、GPU直通流程、网络（VLAN/DHCP端口组配置）与存储（本地/NFS/SAN/Ceph支持）配置要点…以及API调用、迁移方案和社区参与方式，聚焦其作为轻量级开源虚拟化替代方案的技术能力边界。
-
ZSvirt FAQ：来自全球用户的 20 个问题（上）
本文整理ZSvirt开源虚拟化平台的20个高频技术问题，涵盖安装部署（OVA/QCOW2体验、管理IP配置、主机添加要求）、Windows 11安全启动与vTPM配置、GPU直通流程、网络（VLAN/DHCP端口组配置）与存储（本地/NFS/SAN/Ceph支持）配置要点，以及API调用、迁移方案和社区参与方式，聚焦其作为轻量级开源虚拟化替代方案的技术能力边界。
-
Gitea 内网仓库远程访问实践：基于 MCP + 内网穿透的安全方案（不暴露 Git 端口）
企业内网部署 Gitea 私有仓库后，远程访问一直是安全与效率的两难问题：直接暴露端口风险高，全员 VPN 运维成本又大。本文分享一套生产环境落地的方案：通过 Gitea 官方 MCP Server + ZeroNews 企业级内网穿透，让开发人员从外网通过 HTTPS 加密隧道安全访问内网仓库的提交、分支、PR 和 Issue，全程不暴露 Gitea Web 和 SSH 端口，叠加 IP 白名单、Basic 认证等多层安全策略。
-
快速搭建 BIND9 服务器
本文分享自天翼云开发者社区《快速搭建 BIND9 服务器》，作者：王****娟引言DNS，全称为域名系统（Domain Name System），是一个网络基础设施，它允许用户通过易于记忆的域名来访问网站，而不需要知道与之关联的IP地址。BIND9是一种流行的开源DNS服务器软件，它用于配置DNS授权服务器和DNS缓存服务器。dig命令是一种常用的域名查询工具，可以用来测试域名系统工作是否正常。环
-
智云先锋 | 千亿大模型、百余个AI场景：一家万亿央企的智算底座
大型央企，如何破解算力分散、投入高、异构难管的痛点，规模化落地AI？华润数科与天翼云交出一份可复制的央企智算建设答卷——创新采用"先租后建、租建协同"混合专有云模式，搭建集团统一智算底座，完成大型算力统一纳管，支撑千亿大模型训练推理与百余个AI场景落地，走出一条兼顾安全可控、弹性扩容、降本增效的数智化转型之路。近日，在2026（第六届）数字化转型发展大会在北京召开，大会正式公布
-
RISC-V 走到分水岭：从“早期孵化”迈向“中后期爆发与资本重组”
RISC-V 更多出现在学术论文、开源社区和芯片创业公司的路演材料里。它被视为一种“有潜力”的指令集架构，却很少被当作可以规模化出货、可以支撑商业回报的主流选择。如今，这一叙事正在发生变化。依据现有素材判断，RISC-V 产业正处在一个明显的窗口期：一边是早期孵化阶段积累的技术、生态和人才开始外溢，另一边是资本、并购与产业整合的信号逐渐增强。换句话说，RISC-V 正在从“讲可能性”的阶段，走向“拼落地、拼资本、拼产业协同”的阶段。 这篇文章不试图给出精确的市场规模数字，也不虚构具体交易和产品版本。我们只基于一个核心判断展开：RISC-V 的产业逻辑正在切换，而这种切换对创业者、投资人和大厂战略部门都意味着不同的动作。 早期孵化的红利正在见顶，RISC-V 进入“证明自己”的阶段 RISC-V 的早期阶段有几个
-
AI 算力与大模型推理：从“堆卡竞赛”走向“效率战争”
大模型竞争进入下半场，讨论焦点正在从“谁有更多 GPU”转向“谁能用更低的成本、更稳的时延把推理跑起来”。算力依然是底座，但决定商业成败的，越来越是推理侧的系统效率。本文尝试从产业与工程双重视角，梳理 AI 算力与大模型推理之间的真实关系、关键瓶颈与演进方向。需要说明的是，本文未引用具体厂商数据与版本信息，涉及趋势判断处均标注为“依据现有素材判断”。 算力不是终点：推理正在成为大模型成本结构的重心 过去两年，行业对 AI 算力的想象几乎等同于“训练”。训练一个基础大模型需要成千上万张加速卡、数月连续运行、巨量电力与机房资源，这些叙事塑造了公众对 AI 算力的第一印象。但当模型开始走向规模化应用，真正持续消耗算力的环节其实是推理——每一次对话、每一次代码补全、每一次文档摘要，背后都是一次或多次前向计算。 这一转变
-
RISC-V 的“翻译官”：软硬件之间，一场关于开放接口的长期工程
RISC-V 从学术圈与嵌入式领域一路走向数据中心、汽车电子和 AI 加速器，讨论的焦点往往集中在指令集本身：它开放、精简、可扩展。但当产业真正开始把 RISC-V 芯片推向规模化落地时，一个更“中间层”的问题浮出水面——软件如何稳定、可移植、可维护地跑在形态各异的 RISC-V 硬件上？这正是软硬件之间“翻译官”的角色所在。本文尝试从媒体视角，梳理这一层开放接口的价值、现状与挑战。需要说明的是，本文依据现有公开认知与行业通行框架展开，未引用具体厂商数据与版本细节；涉及具体实现的部分，依据现有素材判断，仅作方向性讨论。 为什么 RISC-V 需要一个“翻译官” 1.1 开放指令集带来的“碎片化红利”与“碎片化成本” RISC-V 的核心吸引力在于开放与可扩展。任何人都可以基于基础指令集裁剪、扩展，针对特定负载做
-
多协议融合、元数据架构与近计算数据面：现代数据基础设施的三条设计主线
当企业数据栈从“单一引擎+单一存储”走向“多引擎共享一份数据”，真正的难点已经不在功能清单，而在三件事——协议之间如何共存、元数据如何组织、计算如何靠近数据。本文从设计思路层面拆解这三条主线，讨论它们各自的取舍与相互牵制。 多协议融合：从“各建一套”到“共享一份数据” 1.1 问题的起点：协议割裂带来的重复建设 企业数据平台的典型演进路径，往往是按场景分别选型：批处理用一套文件格式与表格式，流式用另一套，点查与检索再引入一套，机器学习特征与向量检索又各自独立。每一套系统内部都自洽，但系统之间靠“导出—导入”连接，于是同一份业务事实被复制成多份副本，随之而来的是存储成本、同步延迟、口径不一致和权限体系的碎片化。 多协议融合要解决的正是这个问题：让不同计算引擎、不同访问模式能够面向同一份底层数据工作，而不是各自维护
-
从“喂数据”到“供算力”：AI 存储架构的三重变革
大模型训练的瓶颈，正在从 GPU 算力转向数据供给。当单次训练需要吞吐数十 TB 级样本、checkpoint 写入频率以分钟计、推理侧要求毫秒级首 token 响应时，传统以“容量+可靠性”为中心的存储架构已经难以支撑。存储不再是机房角落里的被动容器，而是被推到算力供给链路的前端。本文从架构演进的视角，梳理 AI 存储正在经历的三重变革，并讨论存算网融合在工程实践中的落点与边界。 第一重变革：从“容量池”到“带宽池”，存储的性能坐标系被重写 传统企业存储的评价体系，核心是容量、IOPS 与可靠性等级。这套坐标系诞生于数据库与虚拟化时代：负载以随机小 IO 为主，容量增长可预测，性能瓶颈通常出现在磁盘寻道或控制器队列。 AI 负载把这套坐标系整体平移了。训练数据加载呈现典型的“大块顺序读、高并发、多轮次重复扫描
-
以算电协同探索产业新范式｜扬电科技作为代表企业参与乌兰察布产业调研交流
一场秋雨过后，内蒙古乌兰察布气温转凉，察哈尔高新技术开发区内绿色算力产业发展热潮涌动。10月16日，总书记在乌兰察布市察哈尔高新技术开发区考察调研，了解当地推进 “东数西算” 工程枢纽节点建设、绿色算力产业发展情况，并强调，要认真落实高效、绿色、安全的要求，注重 “算电协同”、“算水协同”，搞好算力中心项目建设和运营，积极推动绿色算力产业发展，为推进数字中国建设、促进新质生产力发展多作贡献。扬电科
-
使用gdb分析线上问题
本文分享自天翼云开发者社区《使用gdb分析线上问题》，作者：王****娟使用GDB（GNU Debugger）分析线上问题的步骤可以概括如下：安装GDB：如果服务器上没有安装GDB，可以使用包管理器进行安装。例如，在Ubuntu上可以使用以下命令：bash sudo apt-get install gdb获取核心转储文件（Core Dump）：核心转储文件是程序崩溃时内存状态的快照。可以
-
网关性能瓶颈检测机制
本文分享自天翼云开发者社区《网关性能瓶颈检测机制》，作者：康****彬目前nginx内部处理网络事件是基于epoll机制：先收集目前处于ready状态的网络事件列表，然后逐个处理。处理完再收集处理ready状态的网络事件，再逐个处理。依次循环。如果某个网络事件处理比较慢，遇到瓶颈，则后续所有的网络事件都受到影响被延迟处理。这就会导致网络对端迟迟得不到响应，提前断开连接。导致网络访问日志很多5xx错
-
SAP 公有云 ERP 进入 “打包交付“ 时代：全球综合型实施伙伴格局下的奥维奥坐标
一、为什么 "选伙伴" 正在成为公有云 ERP 成败的第一道题SAP 在 2023 年前后把成长型中型企业的云 ERP 入场方式收敛为 GROW with SAP，其产品本体是 SAP S/4HANA Cloud, public edition（公有云版本），并配套推出了 GROW FAST 打包式实施服务。这一模式与传统本地部署 ERP 的差异是结构性的。在部署周期上，传统本
-
VMware 之外，还有哪些选择？资深虚拟化专家实测 ZSvirt
本文基于资深虚拟化专家Vladan Seget对ZSvirt的实测，介绍其作为VMware替代方案的核心能力。ZSvirt是ZStack ZSphere引擎的开源社区版，基于KVM，支持单控制平面管理万级主机、768 vCPU虚拟机；平台具备完整REST API、Terraform Provider和多语言SDK，适用于POC、实验室及中小规模生产环境。
-
出海加速计划发布、全栈AI升级：亚马逊云科技Marketplace助ISV实现价值交付
马逊云科技Marketplace已经是企业出海的“主渠道”，是必备平台，更是一个精心严选的数字化产品目录，企业客户可以通过它一站式完成软件、服务、以及数据的选型、购买和部署。对于软件服务企业来说，Marketplace提供了一个有效的新获客渠道，帮助他们触达全球客户，同时降低销售成本。
-
AI绘画批量出图GPU选型：16GB显存是底线，24GB才从容
在AI绘画与批量图像生成领域，GPU的显存容量直接决定了模型加载效率、出图速度及多任务并行能力。若显存不足，轻则频繁报错中断，重则因内存交换（Swap）导致性能骤降90%以上。本文基于TOP云GPU算力平台的实测数据，解析不同显存规格GPU的适用场景，助您在批量出图任务中实现“稳、快、省”。一、显存容量为何成为AI绘画核心瓶颈？AI绘画模型（如Stable Diffusion、MidJourn
-
ZStack Cloud 5.5.38 发布：增强 DPU 弹性裸金属能力，扩展国产芯片适配生态
ZStack Cloud 5.5.38 版本重点增强 DPU 弹性裸金属能力，支持多网络、数据云盘及 VNC 运维；新增昇腾 910C（A3）芯片全栈适配，包括设备管理、卡透传、ARM64 推理镜像与 vLLM-Ascend 模板；云网络支持安全组时间策略、负载均衡批量启停及 HTTPS 健康检查；监控告警新增云主机状态事件报警、恢复自动确认及 SNMPv2c/v3 和短信网关插件化接入。
-
深度对比 | ZSvirt 还是 Proxmox？（2026 版）
本文对 ZSvirt 与 Proxmox VE 9.2 进行了一次全面对比，涵盖日常虚拟机管理、集群规模与资源调度、VMware 迁移、自动化、安全及备份等方面。两者均基于 KVM，提供免费的开源虚拟化方案，但在管理方式、企业级功能集成和多集群管理方面各有特点。文章结合公开文档与功能测试，分析不同场景下的产品差异，帮助用户根据基础设施规模、运维需求及迁移计划，选择更合适的虚拟化平台。
-
用软件定义高可用：云与混合基础设施的设计范式迁移
企业基础设施的高可用性（High Availability, HA）主要依赖硬件冗余与厂商锁定式的整体方案：双机热备、双活数据中心、专用负载均衡设备、SAN 存储双控。这套方法论在物理机时代行之有效，但在云与混合架构成为主流的今天，它的边际成本越来越高，弹性越来越差。 一个正在发生的范式迁移是：把高可用性当作一个软件问题来解，而不是一个硬件采购问题。这意味着用声明式配置、不可变基础设施、编排调度、混沌工程和可观测性体系，去替代过去依赖"多买一台设备"的冗余思路。本文从媒体视角，讨论这一转变的动因、落地路径与尚未解决的张力。 为什么硬件冗余范式在云与混合环境中失效 1.1 故障域变了，冗余的单位却没变 传统 HA 的核心假设是：故障来自单台服务器、单块磁盘、单条链路。因此冗余的单位是"设备"——再买一台、再接一条
