当下数字助理能接住的还只是人类工作的一小部分。接下来，WorkBuddy将让数字助理像新人一样可以被培养，像优秀员工一样稳定靠谱，并能自我进化、主动发现任务，成为人类工作更得力的助手。　　

腾讯披露：WorkBuddy自今年3月上线以来，已累计完成90亿次任务请求；企业版落地50多个行业，覆盖50%中国企业500强、60%中国企业100强。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，AI个人提效已得到规模化验证，企业组织提效正在加速铺开。

在年度技术大会 SAP TechEd 上，SAP宣布了一系列面向开发者的 AI 创新，进一步扩充了产品矩阵。Joule Studio 和Joule Work 解决方案与 SAP 商业 AI 平台（SAP Business AI Platform）迎来重大升级。

去年Databricks首次提出 Lakebase 架构时，基于在 Neon 平台上的观察，就已经知道它将解锁无限存储、弹性计算、持久化写入、更简单的 HA 以及即时分支功能。一旦 WAL 存储在 SafeKeeper 中，数据文件存储在 PageServer 中，很多功能几乎是水到渠成地实现了。

如果你是一家依托 Stripe （全球支付运营平台）进行业务运转的公司，你的应用在运行时必然要“看”Stripe 的数据。你需要确认一笔支付是否成功、判断某个用户该不该解锁高级功能，以及在账户页展示最新的账单详情。问题在于，这些数据天然长在 Stripe 那边，而你的应用跑在自己的数据库里。如何让两边保持同步？

几十年来，数据库一直是软件的基石，却也是技术栈中最不愿被触碰的那块"化石"。当应用架构、开发流程乃至代码的生产方式都被 AI 彻底改写时，底层数据库的架构却仍停留在 20 世纪 80 年代的假设之上。有没有可能让数据库通过新的能力跃迁，一站式满足AI时代的所有数据消费需求？Lakebase这种把事务型数据库"搬"到湖上的方式，或许是现代化数据架构的一种最 佳选择！

英伟达CEO黄仁勋周四在接受CNBC采访时表示，新型云服务商（neocloud）的需求“爆表”，但资本短缺正阻碍其增长。

GitLab 于周三发布社区版（CE）和企业版（EE）更新，修复了十几个漏洞和安全问题，其中包含一个允许未经身份验证用户在服务器上执行任意代码的“紧急”级漏洞。GitLab强烈建议客户尽快升级到已修复版本。

数据集成曾被视为后台的“管道工程”。虽然实施困难，且在运营层面至关重要，但它很少被当作战略性资产。如今，这一认知已经改变。

亚马逊云科技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。

一部小说仅需两三个小时就变成120分钟成片，每分钟成本最低可控制在20元以内。这不是某个影视公司的内部实验，而是Stary和亚马逊云科技面向全球推出的AI创作平台Gencomic正在做的事。

面对挑战，AMD给出了新解法，在智能体 AI为各个领域带来转型新动能的背景下，AMD Ross的诞生可以说是恰逢其时。Ross并不是一款普通的智能体AI助手，它覆盖了从架构设计到优化、调试、PCB 设计、原理图审查、软件、AI 以及实际系统部署的全流程。

Meta 正在前沿 AI 竞赛中再次发力，推出了两款新模型，旨在编程、复杂推理和自主任务方面与 OpenAI 及 Anthropic 展开竞争。

新版本互通能力面向企业微信已认证企业开放，并提供限免体验名额，企业可领取、申请开通或统一采购。欧莱雅、麦当劳、比亚迪等企业正探索落地“企业微信 + WorkBuddy”方案。

即日起，“可观测中心”开启公测。企业管理员可以在管理后台中（https://www.workbuddy.cn/admin/overview），对企业内Agent 智能体的使用情况进行全链路数据采集、存储与分析，为智能体的效率、质量与成本管理提供一站式数据底座。

亚马逊云科技宣布，由西云数据运营的亚马逊云科技Marketplace（中国区）正式推出AMI（Amazon Machine Image）产品自助上架功能，这标志着亚马逊云科技Marketplace（中国区）已完成了覆盖SaaS、专业服务和AMI三大主要产品类型的自助上架体系建成。

以AI Agent为代表的大模型能不能取代人类，SaaS应该是最后的终点站。没想到，人类距离“终点”的这一刻，提前来了。

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。

企业该如何部署自己的数据底座，让Context真正与业务结合，实现跨资产的流转链路？微软给出的答案是 Fabric——一个从数据分析平台进化而来的企业级AI运营底座！

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。

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。

边缘计算社区正式发布“2026中国边缘计算企业20强”榜单，长江计算凭借突出的算力技术与成熟的产业落地能力成功入选。作为国内算力领域权威行业评选，本次上榜充分彰显长江计算在算力基础设施领域的核心竞争力，是行业对公司长期深耕算力赛道、赋能数字经济发展的高度认可。

由边缘计算领域长期观察者与生态建设者——边缘计算社区策划发起的“2026中国边缘计算企业20强”榜单正式发布。明赋云凭借在边缘计算领域突出的服务能力再次成功入选，并稳居榜单第8位。

“2026中国边缘计算企业20强”榜单正式发布。该榜单由边缘计算社区推出，自2019年以来已连续发布七届，持续关注中国边缘计算产业演进，致力于发掘行业代表性企业、记录技术变革趋势、推动产业生态协同。

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。

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。