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支撑亿级文件规模:途虎养车 JuiceFS + Ceph RADOS 存储优化实践

途虎养车是一家线上线下一体化汽车服务平台。截至 2025 年底,平台注册用户达 1.623 亿,工场店达到 8008 家。随着业务规模持续扩大,途虎养车的底层基础设施需要支撑更复杂的数据管理和计算场景。此前,平台长期并存 NFS、Alluxio、MinIO、SeaweedFS 等多套存储系统,存在架构割裂、数据流动成本高、运维复杂度高等问题。 在统一存储底座的选型过程中,途虎养车参考了盘古在大规模 AI 存储场景中的架构思路,并结合自身私有云环...

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对话即系统|AI + 低代码智能开发 | 葡萄城技术团队

当企业开始讨论 AI 落地时,真正的问题已经不再是"要不要用 AI",而是"如何把 AI 变成可运行、可管理、可集成的业务系统"。单纯的问答机器人只能解决局部效率问题,真正有价值的智能化升级,需要把大模型能力、业务流程、企业数据、系统接口和权限治理连接起来。 这正是"AI + 低代码"的价值所在。它让企业不必从零搭建复杂工程体系,而是通过可视化建模、流程编排、组件复用和智能体能力,将自然语言交互快速转化为可落地的业务...

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TypeScript 7.0 编译大提速 | 葡萄城技术团队

我们的项目是一个前端项目, 有大约一百万行typescript代码,微软已经推出go 版本的typescript, 据说编译速度能提高10倍,本次就用我们的项目实战一把, 看看编译性能究竟有多少提高. 结论先行 TypeScript 7.0 在本项目的 CLI 编译检查中展现出非常明确的性能收益:外部 wall time (指程序 从开始执行到结束所花费的时间,包括了 CPU 时间和与 CPU 时间无关的时间)均值从 20.854s 降至 3.417s,降低 83.6%;TypeScript 内部 Total ...

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发表于数据库专区

Kibana 中的 SNMP 拓扑数据:从采集到 Canvas

作者:来自 Elastic C. Pierce Kibana的 Network Topology plugin 提供了一个可直接部署的 Logstash pipeline、一个结构化 schema,以及一个拓扑视图,用于展示 “哪些东西与哪些东西相连接”。 SNMP 采集不应该像一次 “额外的任务”。 将 SNMP 数据接入 Elasticsearch 可以解锁对网络的丰富可观测性 —— 接口利用率、路由健康状态、二层转发情况等等。实现路径包含一些常见步骤:选择要遍历的 MIB、将 OID 映射为人类可读的字...

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零信任底座、引擎解耦与双飞轮进化:阿里云 AgentTeams 构建企业 AI 协作体系

作者:付宇轩(计缘)、邵丹(营火) 过去这段时间,多 Agent 协作成了 AI 领域最热的方向之一。Anthropic 放出了 Claude Code Agent Teams,开源社区里 CrewAI、AutoGen、LangGraph 也打得火热。但我们在做 AgentTeams 的过程中越来越强烈地感受到,大家聊「多 Agent 协作」的时候,聊的其实不是同一个东西。 大多数方案解决的是「一次任务怎么并行跑快」。我们想解决的是「一个 Agent 组织怎么长期运转」。这两个命题的差距,就像...

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明文不扩散,日志仍可用:阿里云可观测敏感数据保护方案

作者:孙玉梅 AI Agent 让日志中的敏感数据更多、更复杂。除手机号、IP、API Key 等传统字段外,AI Coding Agent、RAG 应用和运维 Agent 还会读取代码、配置、环境变量与数据库连接串,并将工具调用、终端输出和模型回复写入审计日志,敏感信息因此更容易进入日志链路。 这些数据又不能简单丢弃,因为它们是排障、审计和治理的重要依据。为兼顾安全与可用性,阿里云可观测提供贯穿采集、写入和加工环节的保护方案:数据入库前可...

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AI 能生成类 Excel 页面,为什么企业依然离不开 SpreadJS? | 葡萄城技术团队

AI 降低了 Demo 门槛,但没有降低企业级电子表格引擎(Spreadsheet Engine)的工程复杂度。企业真正需要的不是“像 Excel”,而是能长期承载业务的 AI 时代企业级电子表格开发基座。 关键词:AI 编程 / 电子表格(Spreadsheet) / SpreadJS / 企业级表格 / SpreadJS AI 智能体 AI 生成的类 Excel 页面示例截图。 AI 编程工具普及之后,很多企业都会自然产生一个问题:既然 AI 已经可以生成 React 表格、Vue 表格、公式输入框、筛...

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AI 不会淘汰电子表格,反而会让电子表格成为 AI 操作系统 | 葡萄城技术团队

引言:盲目自动化的教训,印证人机协同才是正道 财联社 2026 年 7 月 1 日报道揭示了行业普遍踩过的转型误区:大量企业为落地 AI 盲目裁员、全面自动化,最终纷纷悔棋。Orgvue 调研显示,39% 企业曾因 AI 推进裁员,其中 55% 管理者承认决策失误。福特召回数百名工程师修复自动化质量漏洞、澳洲联邦银行裁撤客服机器人后恢复人工坐席、IBM 承认 AI 无法处理 6% 复杂伦理业务并扩大基层招聘,一系列案例共同证明一个核心结论:A...

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我们如何在 Elasticsearch 上构建一个持久 agent 记忆层,实现 0.89 召回率和零租户泄漏

作者:来自 Elastic Noam Schwartz 发现基于 Elasticsearch 构建的持久化、多租户 agent 记忆层架构:三个索引、结合 RRF 和重排序器的混合检索、supersession、衰减机制以及按用户的 DLS(Document-Level Security) 隔离。在 168 个问题上 R@10 达到 0.89。包含完整开源实现。 Agent Builder 现已正式发布。通过 Elastic Cloud 试用 开始使用,并查看 Agent Builder 的文档 这里。 在 Elasticsearch 上构建 agent 记忆 三个索...

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得物推荐系统诊断 Agent:从 “调接口” 到 “会思考”|AICon 演讲整理

本文是得物技术专家在 AICon 上海演讲整理的技术实录。 「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的中篇内容,本系列共三篇连载。本篇(中篇)进一步详解得物推荐复杂业务场景下,AI代码从生成、防护校验到安全上线的完整技术体系、自研AI Harness整体架构框架、全流程安全防护机制、混合智能体核心算法实现,以及工业级工程落地的实战细节。 一、前世今生:从 "人工排查" 到 "系统沉淀" "消息提示音响起,一则异常推荐案例告警推...

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