当Kubernetes已经成为云计算的“操作系统”，当大模型以每周数亿次的频率被调用，一个无法回避的问题摆在面前：云原生这套为微服务设计的架构，能否承载AI时代模型管理的全新范式？

阿里云PolarDB的诸多突破创新来看，这家数据库领域的“北极熊”，正试图通过深度集成内部AI能力、自研核心算子、重构用户体验进行多维布局，是抢占这场数据管理变革的制高点。

在这场由大模型引发的算力“暗战”中，底层的AI Infra正在从基础能力竞争，升级为对生态、产业数据和行业利润的全面争夺。和所有云厂商相同，金山云重新定义了自己在“牌桌”上的位置。公司最新推出的“金山云星流平台”，就是所有战略的关键 “落子”。

1月26日，腾讯旗下AI助手元宝低调开启全新社交AI玩法“元宝派”内测。从目前流出的内测截图来看，用户可以选择创建一个“派”，或者加入一个已有的“派”。用户可以在派内@元宝 或引用元宝的话，让元宝AI总结派内聊天、创建健身、阅读等兴趣打卡活动，由元宝AI担任“监督员”。不止文字聊天，用户还可以在派内进行“图片二创”，将一张普通的照片变成有趣的“梗图”或表情包，在共同创作中激发乐趣。

面对人工智能时代的产业发展机遇，腾讯云宣布推出“助跑计划”，从组织赋能、产品和方案共创、出海新市场拓展等多个维度，给予生态伙伴全面转型助力。

4 名研发，58 天，79 个版本——其中 90% 代码由 CodeBuddy 自己生成，AI 团队 7×24 小时协同开发，重新定义研发范式。

阿里云资深副总裁、数据库产品事业部负责人李飞飞表示：“AI原生数据库是技术演进的必然方向。从云原生到AI就绪、再到AI原生，PolarDB作为坚实的“智能数据引擎”，将持续深化AI与数据库的融合创新，与用户携手走向超级人工智能时代。”

四个月前，MongoDB宣布推出了模型上下文协议服务器以及助力客户现代化数据基础设施的人工智能驱动服务。时隔四个月后，MongoDB再创佳绩，于周四重磅发布了五个Voyage AI嵌入和重新排名模型。

今天，亚马逊云科技在欧洲市场迈出重要一步，正式推出“主权云”服务。此举其实是地缘政治和严格监管环境下的产物，欧洲主权云服务的推出，意味着即便是在这种对科技巨头并不友好的合规环境下，依然能确保其占据稳定的市场领先地位。

新版Slackbot的发布，标志着一个拐点来临，AI对办公场景的改造，正从提供通用的“生成能力”，转向构建专属的“理解与连接能力”。

今天，中国AI领域迎来里程碑事件，被称为“中国AI六小虎”之一的“智谱”，在香港成功上市，募集资金为43.48 亿港元（大约389.85亿元人民币）。

每年12月31日，都是银行人最紧张的一天。这一天的年终决算，是涉及现金、实物、账目、交易、人员、科技的超级工程。要确保顺利完成且数据不出错，对数据库性能和一致性要求极高。腾讯云数据库 TDSQL 已实现四大国有银行全覆盖，支撑超过 100 家金融机构核心系统稳定运行；大数据平台 TBDS 已覆盖超六成头部券商的数据底座建设。

零一万物对2026年智能体发展的预判，让公司的AI to B路径逐渐清晰：它既不像传统软件公司那样只卖标准化产品，也不像项目制公司那样陷入无止境的定制化泥潭。

亚马逊云科技在2025 re:Invent全球大会上宣布，全球知名的抗体与生命科学解决方案供应商Proteintech选择亚马逊云科技为首选云服务商，基于亚马逊云科技的计算、容器、数据库和分析等云计算服务，仅历时六个月成功构建业内首款AI抗体助手Able，可为全球科研人员提供精准、高效的产品信息与技术支持，加速科研发现与创新。

在旧金山Anthropic的总部，公司总裁兼联合创始人丹妮拉·阿莫代反复强调一个核心信念：在人工智能领域，“少花钱多办事”不仅是可行的，更应成为公司战略的基石。这一理念直接改写了硅谷近年盛行的“规模至上”策略，在过去的AI竞技逻辑中，拥有最大算力、最多数据和最强硬件的玩家，才有可能会成最终赢家。

关键业务系统停服，对于医疗机构的 CIO 和技术负责人来说，无疑是一场“噩梦”。博通收购 VMware之后的“断供”，意味着不只是IT预算暴增，更是一场关于业务连续性的“生死考验”！

在AI发展浪潮的推动下，虚拟化正迎来转型关键期。但目前来说，虚拟化技术非但未被淘汰，反而通过与云原生的深度融合获得新生。红帽在虚拟化产品的策略，为更多企业带来了新技术路径的选择。

2月14日，中国CRM领军者销售易宣布与腾讯战略合作升级，双方将围绕产品、技术、生态等维度加大协同力度，共同开拓SaaS赛道增长新路径、新机遇。

在当今数据驱动行业变革的新商业环境中，数据管理正经历着前所未有的转型，成为软件即服务（SaaS）行业成功的核心要素。

随着企业数字化转型的深入，现代企业对于业务连续性的依赖显著加强，保障业务连续性也涵盖更广泛的数字化风险，包括网络攻击、系统故障和数据泄露。作为数字化转型的云底座，云平台在保障业务连续性方面起到了关键性作用：

VMware，一家专注于云计算和虚拟化技术的服务商；博通，以芯片为核心业务。未来，这两家企业将走向“软硬一体”新征程。

不同品牌间 KVM to KVM，这个要看目标端对地源端的适配性，如果有适配，采用工具迁移，没有适配，则可采用文件导出再导入的方案。

全球本地、云和SaaS环境智能数据管理领域的公认领导者Commvaul宣布任命行业资深人士Sarv Saravanan为公司首任首席客户官。

大多数企业都会选择SaaS提供商提供的产品用于企业业务场景，但对于有着强大研发能力的企业来说，他们正选择与云服务商合作，共建行业解决方案，这样不仅能满足企业内部需求，还可以把IT开发能力对外开放，让IT中心也有创收能力。

虽然虚拟机不会消亡，但它们肯定越来越成为现有传统应用程序的象征，而不是新的云原生应用程序正在登陆的地方。

疫情之下，美国SaaS市值回落，AWS、Salesforce、Adobe都出现了不同程度的市值缩水。以全球软件巨头Salesforce为例，市值半年缩水40%，从3088亿美元降低到1862亿美元。

Salesforce解散中国区，香港的办公室也关闭，业务由阿里云代销。此消息一出，中国SaaS市场沸腾，众多企业摩拳擦掌，纷纷表示可以挑起大梁。

HCR慧辰携新品亮相于周年发布会。区别于纯软件销售模式，XMfactory和DMengine从体验和数据入手，点亮数字营销新时代。

如果你用来管理所有开发项目的平台，企业内部文件的共享知识库，还有业务、销售、和行政部门合作的项目平台，突然都宕机了，甚至厂商告诉你，要2周后才能修复，这段期间，所有数据无法存取，也没有备份版本可用，你会怎么办？

尽管 SaaS 和备份管理员或多或少都认同从 Microsoft 365 等应用程序备份数据的重要性，但在数据保护方面也存在一些矛盾，这表明需要更清晰地划分角色和职责。

在AI技术浪潮席卷全球企业的背景下，很多企业都在卷ChatBI这个细分赛道。那么，对于中国管理软件的领头羊用友来说，到底怎么看？在《AI数据分析之ChatBI发展与应用实践》白皮书撰写期间，笔者有幸采访了用友数据事业部负责人李进闯。

对于Snowflake而言，收购Crunchy Data不仅是技术版图的扩张，更是向AI原生的云数据平台演进的关键跃迁。当开源力量与商业创新形成共振，一个更开放、更智能的数据新时代正在加速到来。

ChatBI的崛起标志着数据消费从“专业工具时代”迈入“自然交互时代”。它不仅重新定义了人机沟通方式，更推动企业向“数据驱动决策”的深水区演进。

数据治理不是选择"控制还是创新"，而是掌握"如何让控制促进创新"的艺术。正如驾驶一辆高性能跑车，既需要可靠的刹车系统确保安全，也需要强劲的引擎提供动力——两者缺一不可，相辅相成。

有效的数据治理是管理操作系统中使用的数据的核心，也是管理数据仓库、小型数据集市和数据湖提供的 BI 和数据科学应用程序的核心。它也是数字化转型计划的一个特别重要的组成部分，它可以帮助其他企业流程，例如风险管理、业务流程管理和并购。

设想一下，如果是一群深耕数据开发或者是数据架构的专业人士“围炉共话”，猜猜他们会说些什么？是如何摆平复杂的数据架构？数据分布？数据流？数据模型……确实，这些都是数据治理必须要攻克的难题！

2025年，企业将迎来更加深刻的变革，数据治理人员肩负着推动企业数字化转型、确保数据质量与安全的重要使命。在这个充满挑战和机遇的时代，让我们勇敢地承担起这个时代赋予我们的责任，持续推动数据治理的深入实施，帮助企业在时代洪流中找到前行的方向。

在数据分析过程中引入AI Agent，对多步骤任务进行精细化控制，可以缩小数据与洞察之间的差距，也是 “大模型+数据分析”实现深度价值的基础。

在当今这个数据驱动的时代，企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须充分利用数据资源，而AI与数据治理的结合无疑为企业价值的提升提供了强大的动力。

AI技术的出现和不断成熟，为数据治理带来了革命性的变革，显著提高了数据治理的效率和效果。

在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。然而，收集到的数据往往存在各种问题，如不完整、不准确、不一致等，这些问题会严重影响数据分析的结果和决策的正确性。

不论是数据同步还是数据的使用，数据治理至关重要。比如在数据同步过程中，出现了不合法的数据格式，在源库中存储没有问题，同步就会出现一些问题。另外在数据分析时，特别是数值分析，出现的数值是字符型就无法分析了。

数据治理是一套复杂的管理体系，它无法通过单一的工具或产品来实现。数据的生命周期包含了源头、处理和消费这三个阶段，数据的问题也可能会出现在这三个环节中。

随着数据量的爆炸性增长和数据应用场景的日益复杂，如何在保障数据安全的同时促进数据的自由流动，成为企业数据治理面临的核心挑战。

如果报表不是做成多维的方式，只是按不同需求做不同维度和指标的报表，那么因为维度与指标的组合是无穷无尽的，所以报表也是无穷无尽的，很难一直满足千变万化的运营需求。

当Kubernetes已经成为云计算的“操作系统”，当大模型以每周数亿次的频率被调用，一个无法回避的问题摆在面前：云原生这套为微服务设计的架构，能否承载AI时代模型管理的全新范式？

在机器学习（ML）领域，训练出高性能模型只是第一步，真正的挑战在于如何将模型快速、可靠且经济、高效地部署到生产环境中进行推理。特别是在大规模场景下，GPU资源管理、延迟优化、批处理策略、模型版本控制、可观测性以及辅助服务（如预处理器、特征存储库和向量数据库）的编排，都是亟待解决的难题。

若K8S集群使用了多种类型的存储，从提升管理便捷性的角度考量，需要使用一个统一的存储管理平台对多种类型的存储进行管理。

随着云计算、大数据、人工智能等技术在多个行业应用落地，以容器和Kubernetes为基础的云原生架构已成为广泛流行的新型IT基础架构。

在云原生的世界里，Kubernetes（K8S）已然成为了容器编排的事实标准。而其强大的调度策略，则是保障集群高效运行、资源合理利用的关键内核。今天，咱们就一起揭开 K8S 调度策略的神秘面纱，看看它是如何在幕后指挥千军万马（容器）的。

Kubernetes已改变了企业开发和部署应用程序的方式，成为容器编排的事实标准。老牌企业和云原生公司纷纷采用Kubernetes。

随着企业智能化升级步伐的加快，已经开始将人工智能和机器学习（AI/ML）工作负载投入持续开发和生产部署场景，这就需要考虑到如何具备与常规软件代码相当的可管理性、速度和责任性等相关问题。而在这些工作负载的部署中，Kubernetes 成为了主流选择。

微服务设计应该遵循垂直划分优先原则，这样可以让团队自上而下地关注业务实现，做到端到端负责，避免因跨服务多次调用而产生的性能和沟通成本。

微服务是当前软件开发领域的技术热点。不过，随着云原生技术的推广以及大量微服务的落地，反微服务的声音越来越响亮。

在需要高吞吐量和实时性的场景中，可能会采用动态分配和抢占式调度;而在需要低延迟和高确定性的场景中，则可能更倾向于静态分配和非抢占式调度。

当我们真正衡量Kubernetes总拥有成本(TCO)时，就会发现一种现象，有时候传统的开发方式反而更具优势。如今，这一趋势愈发强烈，已经到了非说不可的时候了。

在 Kubernetes 和容器化技术愈发成熟的今日，越来越多企业开始将业务应用迁移到云上，采用云原生架构支持业务高速稳定地发展。

对于设计者来说，最大的挑战是在如上不可能三角中取得平衡。对于不同类型的系统设计取向自然也不同，但对于低代码平台这一品类来说，大部分情况下，易用性和系统复杂度还是比功能性重要的多。

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。

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。

SUSE 亚太区解决方案架构负责人 Peter Lees 认为，继续依赖封闭的、单一供应商的解决方案，不仅会带来财务风险，更会对业务连续性和竞争优势构成生存威胁。

边缘计算在制造业的发展中扮演着越来越重要的角色。随着工业互联网的普及和制造业数字化转型的加速，边缘计算能够帮助工厂和企业实现更高效、更实时的数据处理和分析。

云边端架构已成为智能交通行业应用部署的基本范式，云侧负责集中式管理以及部分数据处理，边侧主要提供边缘端数据分析计算决策处理，端侧主要负责业务数据采集。

百亿级数据库管理是怎样一番场景？朗致集团想了，设计了，并且已经投入生产了。目前，5D系统已经应用于1000家客户落地案例！

据国家市场监管总局反垄断局执法二司网站10月27日发布的相关文件显示，联通创新创业投资有限公司（以下简称：联通创投）与深圳市腾讯产业创投有限公司（以下简称：腾讯产投）新设合营企业案获无条件批准，新设合营企业拟主要从事内容分发网络（CDN）和边缘计算业务。

人们对边缘计算报以越来越大的厚望。在这一行业中，不乏有一些大胆的想法，如“边缘将吞噬云计算”，或是，将实时自动化扩展到医疗保健、零售和制造业。

部署在最后一公里网络用户侧的边缘计算能力，也称为设备边缘。LF Edge 分类中的两个主要边缘层之一，由服务器、存储和网络以及设备组成，部署在最后一公里网络的下游侧。

UCloud优刻得举办了主题为“让AI离你更近”的AI新品发布暨合作伙伴招募大会。会上共发布三大系列AI智能边端产品，并首次推出UCloud AI合作伙伴开放平台，通过全面开放AI产品能力，打造“离用户、场景、伙伴更近”的AI应用新生态。

向边缘迁移的重要驱动趋势包括快速变化的混合式办公环境、朝着软件支持型企业的转变，以及保护新型数字化环境的需求。

企业生成的半数数据将通过边缘计算在集中化的云数据中心之外进行创建和处理。借助Kubernetes，组织能够在边缘高效运行容器平台，通过最大化利用资源，让开发团队获得更高的灵活性和速度。

通过利用边缘计算在本地处理数据，医疗保健组织可以从最大程度上消除传统本地基础设施的局限性。

联想大脑是新IT战略的最重要组成部分，通过AI技术的充分利用，将智能化设备应用到各个行业化场景中。问题是，如何让智能化转型实现规模化部署？联想的策略是从“端”和“边”开始，进行智能硬件、软件以及AI生态的布局。

Gartner预测，到 2024 年，会有超过50%的组织将在至少一个边缘计算系统部署超大规模云边缘解决方案。

边缘计算将成为云计算的重要组成部分，尤其在混合云生态环境下，边缘计算将在靠近用户设备及应用端发挥关键作用。

边缘计算增长迅速，据估计，全球边缘市场将从2019年的35亿美元增加到2027年的430亿美元以上。

冠闵信息是一家成立于2014年的创业公司，与大多数公司不同的是，企业并没有经历从无到有、从零开始打造品牌的过程，更没有遇到找产品、找方向、开拓市场的烦恼。

随着IT环境的根本性转变，企业越来越希望MSP提供跨整个IT堆栈，且经济高效、可扩展及易用的基于消费的解决方案。

BoCloud博云正在推进D轮融资进程，相信不久以后，我们将看到这家公司更劲爆的融资消息。在“国家队”的助力下，混合云以及多云管理市场大有想象空间。

在多云及混合云环境下，懂云的企业和人才已成稀缺资源，而Bespin Global所“建”不凡，凭借专注和卓越的工匠精神，把一切不可能变成了可能！

ZStack CMP的发布，寓意着这家最早携手阿里云发布“无缝混合云”战略的企业，已在混合云市场占据非常重要的地位。未来，ZStack依然奉行产品化路线，重点拓展、丰富混合云和行业应用场景。

2018年3月14日，甲骨文携手富通云腾科技有限公司(简称“富通云腾”)及东方云科(北京)数据服务有限公司(简称“东方云科”)举办了题为“乘云万里，妙不科言”的合作伙伴招募研讨会。帮助合作伙伴进一步了解甲骨文的合作伙伴PaaS/IaaS云计算战略，赋能ISV合作伙伴决胜云端。