325 cikk
325 CIKK
Az egységes Kubeflow-SDK hivatalosan is 1 millió letöltést ért el a PyPI-n! Ez a mérföldvonal azt mutatja, hogy ez a leegyszerűsített felület gyorsan elterjed. Ebben a bejegyzésben ünnepljük ezt a közösségi mérföldvonalat, és kiemeljük a főbb fogalmakat, amelyek…
Egy friss Azure Architecture blog cikkben, Kishorekumar Pattabiraman, az Azure vezető mérnöke, gyakorlati kritériumokat mutat be a mesterséges intelligencia rendszerek létrehozásakor, amikor a készségek, a rész-agensek és más megközelítések között választani kell, hangsúlyozva az újrahasznosolást, a egyszerűséget és a hosszú távú karbantartást. Szerkesztette: Sergio De Simone
Azok az vállalkozások, amelyek hagyományos főgépeken működnek, egy dilemmával szembesülnek: meg kell tartani azokat, vagy nagy átalakítást kell végrehajtani. A Google Cloud AI-alapú, iteratív modernizációt javasolja. Négy alapvető eleme: 1) Értékelés – A MAT fordítva építi fel a kódot, vizualizálja a függőségeket, és extrahál szabályokat és dokumentációt. 2) Modernizálás – Az agentic agentek átírják vagy átalakítják a kódot, miközben megőrzi a működést. 3) kockázatcsökkentés – A Dual Run élő forgalmat futtat a két rendszeren, összehasonlítva a kimeneteket, amíg azok azonos nem. 4) Adatmigráció – A Mainframe Connector VSAM, IMS, flat fájlokat mozgat át a Google Cloud szolgáltatóiba. A tesztelés az értékelési vizsgálattal és egy agentic workshop-kal kezdődik, amely a üzleti esettel foglalkozik.
Hozzon létre egyetlen CloudFormation-függvényt, amely egy GPU-alapú batch-inferencia pipeline-t épít az Amazon ECS Managed Instances-en. Ez az Amazon SQS-t használ a feladatok tárolására, és az Application Auto Scaling-t a skálázásra, így csak a aktív inferencia időért fizet.
A Google Cloud Cortex Framework v7-et jelent meg, egy felhő alapú eszköz, amely összetett SAP ERP adatokat AI-re alkalmas, szemantikailag gazdag termékekre alakít át, melyek a BigQuery-ben tárolódnak, és automatikusan regisztrálódnak a Knowledge Catalog-ban. A Dataform segítségével, moduláris, verziókövetéssel rendelkező csatornákhoz, a keretrendszer lehetővé teszi a részleges adatfeltöltést és a saját logikát, ezzel csökkentve a számítási költségeket és megkönnyítve az irányítást. Tartalmaz egy agentikus építő eszközt, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy természetes nyelvi utasítások segítségével hozzanak létre saját adat termékeket, és most natív módon integrálva van az SAP Business Data Cloud-val. Az üzleti felhasználók gyorsabb AI model fejlesztést és tisztább üzleti kontextust, míg a partnerek a keretrendszer rugalmasságát több SAP rendszer környezetben hangsúlyozzák.
A Data Commons most a Spanner Graph-on, amely 100+ forrásból származó több mint 400 milliárd pontot egyesíti egyetlen gráfba. A natív modell eltávolítja a Bigtable-cache-okat, lehetővé téve az inkrementális frissítéseket, a több lépéses keresést és a konzisztens képeket. Az SDMX 3.0 API-k lehetővé teszik, hogy felhasználók keverjenek nyilvános és magánháti adatokat; a magánháti példák is kapcsolódhatnak a nyilvános gráfhoz. Fedezze a datacommons.org oldalon vagy kérjen előzetes hozzáférést.
Ezúttal, 2026. július 27-i java összefoglaló, amely a következőket emeli ki: OpenJDK JEP-ek, melyek célja a JDK 28-hoz; GPULlama3.java 1.0 GA verzió; Micronaut, Quarkus és JobRunr kis verziói; JDKUpdater karbantartó verzió; Maven 4.0 hatodik verzió; és Jakarta Agentic AI 1.0 első mérföldvonalú verzió. Szerkesztette: Michael Redlich
A HubSpot újította meg a Just-In-Time Access (JITA) engedélyezési rendszerét egy szabálymotor architektúrával. A rendszer független szabályok alapján, egy irányított, cikktelen gráfban, strukturált döntési metadatokkal, szabályszintű megfigyelhetőséggel és irányítási folyamatokkal értékeli az engedélyezési kéréseket, hogy helyettesítse a bonyolult feltételes engedélyezési logikát.
Az alkalmazásoknak több kell, mint csak egy tartózkodási helyet a skálázáshoz. Bevezetésünk: @cloudflare/computer, egy olyan alkalmazási futtatási rendszer, amely dinamikusan kezeli a gyors, hatékony izolációt és teljes Linux-tartókat, hogy minden alkalmazásnak saját számítógép is legyen.
A Cloudflare Workers most most támogatja a Spectrum segítségével érkező TCP-kapcsolatokat, így közvetlenül a Durable Objects és Containershez is lehet kapcsolódni. A fejlesztők teljes kétirányú gRPC alkalmazásokat futtathatnak, vagy közvetlenül a Workers-ben automatikusan gRPC-ről gRPC-webre történő átalakitást is használhatnak.
Egy programozó egy Python Worker-t, míg egy másik egy JavaScript Worker-t írhat. A futáskor ezek a Worker-ek élő objektumok referenciáit cserélhetik, és a metódusaikra hivatkozhatnak, anélkül, hogy API-kat, schema-kat vagy sorozat-kódolási kódokat definiálnak.
A Cloudflare új, díjas használat API-t indított a fiókok számára, amely lehetővé teszi a fejlesztőknek és a FinOps csapatoknak, hogy egyetlen pontból programosan megtekintsék a költségeket és a használatot az összes önkiszolgáló termékben. Az FOCUS specifikációra építve, a költségeket könnyen nyomon követheti a többi felhőalapú termékével együtt.