云原生，原生到底相对于谁？终于破案啦！

最新推荐文章于 2025-12-19 21:50:33 发布
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#云原生 #cloud native #hadoop

博客围绕云原生展开，虽内容简略，但聚焦这一信息技术领域热门概念，云原生结合云计算等技术，能提升应用灵活性与可扩展性，在当下信息技术发展中至关重要。
AI原生应用领域：推理能力的小样本学习技巧
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
07-28 810
想象一下：医生只需看过3个病例就能准确诊断罕见病；老师教学生3个生字就能让他掌握整个汉字家族的规律；AI助手只需你描述2个需求就能举一反三完成复杂任务——这就是"小样本推理"的魅力。在AI原生应用中（如智能医疗诊断、工业质检系统、个性化推荐引擎），我们经常面临"数据贫瘠"的现实：新疾病的病例不足50例、新型产品的缺陷样本只有20个、用户的个性化偏好数据寥寥无几。本文的目的，就是揭开小样本学习如何让AI具备这种"举一反三"推理能力的神秘面纱。什么是AI的推理能力？小样本学习如何支撑这种能力？
解析AI原生应用领域推理能力的底层逻辑
AI大模型应用之禅
05-16 675
我们的目的是深入了解AI原生应用领域中推理能力的底层逻辑。范围涵盖了与推理能力相关的各种技术、算法和应用场景，从基础概念到实际应用，让大家对这一复杂的领域有一个全面的认识。本文首先会介绍一些相关的术语和概念，让大家有一个基础的认识。然后通过故事引入核心概念，解释这些概念之间的关系，并给出原理和架构的示意图。接着会讲解核心算法原理、数学模型，通过项目实战展示推理能力的应用。之后会探讨实际应用场景、推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战。最后进行总结并提出思考题。AI原生应用。
浅谈云原生架构的 7 个原则
华章IT官方博客
09-09 417
作为一种架构模式，云原生架构通过若干原则来对应用架构进行核心控制。这些原则可以帮助技术主管和架构师在进行技术选型时更加高效、准确，下面将展开具体介绍。1服务化原则在软件开发过程中，当代码数...
从零开始构建支持增量学习的AI原生应用框架
AI 原生应用开发的博客
06-12 1129
在当今的人工智能领域，数据是不断产生和变化的。传统的机器学习模型在训练完成后就固定下来，很难适应新的数据和变化。而增量学习则可以让模型在已有知识的基础上，不断学习新的数据，从而持续优化模型性能。我们构建支持增量学习的AI原生应用框架的目的，就是为了让开发者能够更方便地利用增量学习的优势，开发出能够自适应变化的AI应用。这个框架的范围涵盖了从数据处理、模型训练到模型更新的整个流程。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念，包括增量学习等相关概念的解释以及它们之间的关系；
AI原生应用语义搜索：重塑搜索体验
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-07 1146
在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的数据。传统的搜索方式往往只能根据关键词进行简单匹配，难以理解用户的真实意图，导致搜索结果可能不准确或不全面。而AI原生应用语义搜索旨在利用先进的人工智能技术，理解用户输入的自然语言背后的语义，从而提供更精准、更个性化的搜索结果，大大提升搜索体验。本文的范围将涵盖语义搜索的核心概念、原理、实际应用以及未来发展等方面。
从理论到代码：手把手教你实现AI原生混合推理模型
2502_91592937的博客
12-16 695
在当今的人工智能领域，推理模型至关重要。AI原生混合推理模型结合了多种推理方式，能在不同场景下发挥出更强大的性能。本文的目的就是让大家从理论到实践，全面掌握这一模型的实现方法。范围涵盖了从基础概念的讲解到具体代码的实现，以及实际应用场景的分析。本文首先会介绍相关的术语和核心概念，接着通过生动的故事引出主题，详细解释核心概念及其相互关系，给出原理架构的示意图和流程图。然后讲解核心算法原理和具体操作步骤，涉及数学模型和公式。再通过项目实战，展示代码的实际案例和详细解释。
工商银行打造在线诊断平台的探索与实践
阿里巴巴云原生的博客
10-19 2753
作者 | 刘慕雨 中国工商银行软件开发中心云计算实验室 在信息系统建设方面，工商银行一直积极探索，以开放的姿态借鉴行业先进经验，旨在为客户提供更优质的金融服务和用户体验。随着分布式架构和云计算平台在工行的广泛应用，如何高效排查程序错误或性能瓶颈，是个棘手的问题。 为此，我们基于 Arthas 建设了在线诊断平台，在保护客户信息安全的原则基础上，对相关能力做了剪裁和整合，通过 Web 方式支持更复杂的交互场景，在实际线上问题分析中发挥关键作用。 工行在线诊断平台： 下面对工行在线诊断平台的建设做个阶段性总.
对比研究：5种主流AI短期记忆模型在原生应用中的表现
小程序开发
08-01 599
在当今人工智能飞速发展的时代，AI短期记忆模型对于许多原生应用来说至关重要。比如智能客服需要记住用户之前的提问，以便更好地进行交流；自动驾驶汽车需要记住周边环境的实时变化等。我们的目的就是对比研究5种主流的AI短期记忆模型在这些原生应用中的表现，找出它们的优势和不足，为开发者选择合适的模型提供参考。研究范围涵盖了这5种模型在不同类型原生应用中的性能、效率、准确性等方面的表现。
如何做一场高质量的分享
阿里巴巴云原生的博客
05-12 240
作者 | 阿相 来源 | 阿里巴巴云原生公众号 最近我发现一些同学的分享越来越趋于“念稿”式。我一边看着分享的同学在上面念稿，另一边看着几十号人在下面看电脑看手机，我心里就特别着急。恨不得我自己上去讲，也恨不得没收了大家的电脑手机。但这种粗暴的方法肯定是不解决问题的，核心问题还是大家不善于分享。 我自认为自己过往的分享都还是中等偏上的，因此总结一下，讲讲如何做场高质量分享，希望能够给未来要做分享的同学提供一些帮助。 为什么要分享 每个人在分享前都应该先问自己这么一个问题，我为什么要分享？我觉得分享就一个最.
Kurator 分布式云原生环境技术深度分析与实践指南
FantasticOrange的博客
12-19 795
第一阶段：起步阶段（1-3 个月）从管理少量非核心业务集群开始，熟悉 Kurator 的工作流程和特性。这个阶段的重点是验证技术可行性，建立基础的运维流程和规范。第二阶段：扩展阶段（3-6 个月）逐步将更多集群和关键应用纳入管理，充分利用统一应用分发和监控能力。这个阶段需要完善监控告警体系，建立标准化的部署流程。第三阶段：深化阶段（6-12 个月）探索多租户管理、统一策略管理等高级功能，进一步提升运维效率和安全性。这个阶段的目标是实现全面的自动化运维，建立 DevOps 文化。
云原生资源合集
weixin_53721706的博客
12-16 882
Java 的云原生困局与破局
-
12-17 817
云原生时代将应用生命周期从"天/月"压缩到"秒"，使 JVM "用时间换性能"的经典设计陷入困境。Java 面临启动慢、内存占用高、预热时间长三大痛点。社区的应对呈现分裂态势：AppCDS 和 CRaC 在保留动态性前提下优化启动；GraalVM Native Image 牺牲部分动态性换取毫秒级启动；Project Leyden 探索中间路线。未来不会有统一解决方案，而是根据场景选择不同技术栈的多态并存格局。
云原生安全：Falco 容器运行时监控
码刀攻城
12-17 855
Falco 作为云原生领域领先的运行时安全监控工具，确实值得！
现代软件架构演进：从单体到云原生 + 代码实战详解
2501_93573294的博客
12-16 1061
现代软件架构演进：从单体到云原生 + 代码实战详解
4.14、云原生安全攻防：容器与 Kubernetes 的脆弱点
骥龙信息的博客
12-15 986
随着企业全面上云、微服务化加速，Kubernetes 已经成为云原生事实标准。但在攻防视角下，K8s 同时也是一个攻击面极其丰富、配置极易出错的系统。 本文将从攻击者视角出发，系统梳理云原生环境中最常见、最危险的攻击路径，并给出可落地的防御思路。
云原生概念与技术详解
rchm8519的专栏
12-19 780
云原生是一种基于云计算特性的应用构建方法，强调弹性、可扩展和高效。其核心理念是从设计之初就为云环境构建应用，而非简单迁移。关键技术包括容器化、Kubernetes编排、微服务架构等，实现自动化部署和动态扩展。云原生通过声明式API、服务网格等技术提升系统韧性和可观测性，支持快速迭代。相比传统云托管，云原生能最大化发挥云平台优势，已成为现代数字基础设施的基石。企业可通过渐进式路径实现云原生转型，从降低成本走向业务创新。
【探索实战】从“工具堆叠”到“平台治理”：基于 Kurator 构建统一分布式云原生管理底座的实践与思考
最新发布
2501_92722607的博客
12-19 905
把分散的云原生能力整合为平台级能力把多集群运维提升为 Fleet 治理把交付、监控、策略、发布纳入统一控制面对于正在向多云、多集群、边缘场景演进的团队来说，Kurator 提供了一条清晰、可落地、可持续演进的分布式云原生平台建设路径。Kurator分布式云原生开源社区地址：https://gitcode.com/kurator-devKurator分布式云原生项目部署指南：https://kurator.dev/docs/setup/
云原生热点聚焦：OpenTofu 1.11.0 发布与关键工具更新
m0_46091798的博客
12-18 530
servicecontroller 是 BFE（开源七层负载均衡）生态中的关键 Kubernetes 控制器组件，用于自动将 Kubernetes 中的 Service 资源同步至 BFE 的七层负载均衡配置，实现 Kubernetes 原生 Service 与 BFE 的深度集成。云原生技术生态持续演进，从基础设施即代码的安全增强，到服务流量管理的深度集成，再到部署工具的现代化革新与 AI 基础设施的标准化共建，均在推动企业技术架构向更安全、高效、智能的方向发展。
车辆TBOX科普 第70次 AUTOSAR Adaptive、容器化与云原生的融合革命
IT深耕十余载，大道之简
12-16 903
摘要 软件定义汽车时代，车载TBOX正从通信黑盒演变为智能服务枢纽。四大技术趋势重塑其架构：1）AUTOSAR Adaptive平台实现服务化通信与动态部署，支持POSIX系统与C++开发；2）容器化技术（如Docker）解决环境碎片化问题，实现AI模型独立部署与热更新；3）边缘AI集成完成数据实时处理，支持驾驶员监控、语音识别等场景；4）云原生架构提升OTA效率与功能敏捷迭代。这些变革使TBOX在保障安全性的同时，获得前所未有的灵活性、智能化与可扩展性，推动汽车电子电气架构向集中式演进。
阿里云云原生架构白皮书解析
“阿里云-云原生架构白皮书.pdf”是阿里云发布的一份详细介绍云原生架构的文档，旨在帮助企业理解并采用云原生技术进行数字化转型。该白皮书由阿里云的专家团队编写，包括了云原生架构的定义、原则、主要架构模式、...
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