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通过 EC2 与 RDS Parking 将 AWS 账单削减 50–75%
封面图片：通过 EC2 和 RDS Parking 将 AWS 费用削减 50%–75%
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DevSecOps for MLOps：保障完整机器学习生命周期的安全
我仍然记得去年三月凌晨2点47分收到的 Slack 信息。那是一位在医疗 AI 初创公司工作的机器学习工程师，我在六个月前面试过他……
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认识2025年 DevOps Dozen 奖项获奖者
当我们首次推出 DevOps.com 时，目标从来不仅仅是报道工具或趋势。我们的使命是提升那些塑造软件的人员、理念和社区。
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我如何使用 AWS App Runner 自动化我的第一个 Node.js 应用部署
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[Paper] 利用量子纠缠突破分布式存储的存储-带宽权衡
本工作研究了在分布式存储系统中使用量子资源。考虑一个 (n,k,d) 分布式存储系统，其中一个文件被存储在…
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下一代 DevOps 前沿：治理模型、代理和代码
Anaconda CEO David DeSanto 探讨了使 AI 原生开发对现代工程团队而言实用、安全且可扩展所需的条件。DeSanto 反思了……
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用 Terraform 的方式使用 Tailscale
我们的客户提出了一个合理的请求：“让 VM 启动时已经连接到我的 tailnet。”于是我们为他们构建了这个模块……
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[Paper] 缓解 Edge AI 系统中的 GIL 瓶颈
在资源受限的边缘设备上部署基于 Python 的 AI 代理会面临运行时优化的挑战：需要大量线程来掩盖 I/O 延迟，但 Python 的 Global Interpreter Lock（GIL）阻止了真正的并行执行，导致 CPU 利用率不佳。为了解决这一问题，我们提出了一种混合执行模型，结合多进程（multi-process）和多线程（multi-threading）策略：对 CPU 密集型任务使用 Python 的 multiprocessing，对 I/O 密集型操作则在独立线程中使用异步 I/O（asynchronous I/O）。这种方式能够绕过 GIL 处理计算密集型工作负载，并高效地将 I/O 与计算重叠，从而在受限硬件上提升整体吞吐量。我们在 Raspberry Pi 4 上部署了实时目标检测流水线（object detection pipeline），实验表明该模型相较于纯多线程实现实现了 2.5 倍的加速，同时保持了低内存开销。
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[Paper] Chebyshev 加速子空间特征求解器用于伪厄米哈密顿量
研究材料的光电子结构可能需要计算伪厄米 Hamiltonian 的数千个最小特征对。
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在 AWS Bedrock 上构建基于 GenAI‑RAG Runbooks 的 ChatOps 助手，并集成 MS Teams 用于事件管理
了解 AWS Bedrock、检索增强生成（RAG）以及 Microsoft Teams 中的 ChatOps 如何通过将碎片化的运行手册转化为生成式 AI（GenA...）来改造事件响应。
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Human Native 加入 Cloudflare
Cloudflare 收购了 Human Native，这是一家专注于将内容转化为可搜索和有用数据的 AI 数据市场，以加速构建新的 e...
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介绍全新升级的 ESC Editor
Pulumi ESC 是 Pulumi Cloud 的集中式解决方案，用于在您使用的每个 vault 和 cloud provider 之间管理 secrets 和 configuration。它帮助团队确保…