原生基础设施

往期专题

一共9篇文章

专题：第期

技术落地

AI 网关

AI 网关AI 网关是 AI 应用时代的“交通枢纽”，重塑智能服务的连接、治理与创新边界。AI 网关是 AI 原生应用体系中的入口控制平面。它位于模型推理服务、Agent 运行时与企业应用之间，通过协议抽象、模型路由、内容安全、Token 计量与工具治理，将复杂的模型生态收敛为稳定、可控、可观测的统一接口。它不是传统 API 网关的简单延伸，而是围绕推理延迟、流式传输、长连接、模型异构及工具爆炸等…...
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技术落地

概述

AI 原生基础设施概览AI 原生基础设施正推动云原生与智能化深度融合，成为新一代应用创新的坚实基石。理解其架构与趋势，是每位云原生开发者迈向 AI 时代的关键一步。AI Infra 全景图与核心组件AI Infra（AI 原生基础设施）是支撑生成式 AI 应用的新一代技术栈，融合了模型推理引擎、数据检索组件和云原生技术，为智能应用提供高效、可扩展的运行环境。从宏观上看，AI Infra 栈主要包括…...
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技术落地

从标准化到智能编排

AI 原生：从标准化到智能编排AI 的未来不只在云端，而在边缘；不只在模型，而在标准与编排。随着 AI 从实验室走向工业级落地，我们正经历一次从 Cloud Native 向 AI Native 的基础设施演化。这一趋势的三个关键面向：云向边缘迁移（Edge AI）标准化协议（MCP）智能编排系统（AI Orchestrator）AI 编排的本质，是让多个智能体协作变得高效、可控且可观测，从而…...
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技术落地

MLOps vs AIOps

MLOps vs AIOpsMLOps 和 AIOps 的本质区别是什么？理解它们的融合趋势，是 AI 平台工程的关键。在实际工作中，MLOps（Machine Learning Operations，机器学习工程运维）和 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）是两个极为关键但经常被混用的概念。本文将从体系定位、核心目标、关键…...
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技术落地

可观测性

AI 基础设施的可观测性AI 可观测性让工程师重新获得对智能系统的解释权，打破“黑箱”，实现全链路治理。AI 系统的行为并非由固定逻辑驱动，而是由大型模型、检索链路、工具决策和动态上下文共同作用。可观测性因此不再是“监控几个指标”，而是重建系统的可解释性。工程师需要一种方式，让模型推理、Agent 决策、检索来源、治理策略、成本路径共同进入同一可视化视野。从传统监控到 AI 可观测性AI 可观测性…...
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技术落地

工程实体

AI 作为工程实体AI 工程实体的出现，正在重塑软件开发的边界，让人机协作成为主流工程范式。现代软件工程正在从“以人类工程师为中心的生产线”向“人机协作的多主体工程体系”转型。随着大语言模型（LLM, Large Language Model）能力的增强，AI 不再只是编辑器中的自动补全工具，而是逐渐具备了承担完整工程任务的能力，包括维护、重构、诊断、实现、审计与文档同步。这一转变的关键点在于：A…...
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技术落地

展望

AI 原生展望AI 原生的本质，是系统形态与工程原则的整体重塑，而非技术清单的简单升级。AI 原生并不是对已有技术清单的再次汇总，而是对系统形态、工程原则与组织能力的整体重塑。本章的目的不在于重复前文，而是提供一个面向未来的体系化判断框架：当技术继续演化、应用进一步复杂化时，哪些变化是确定性的、不可逆的？哪些原则值得在工程和组织层面提前布局？本章围绕三个问题展开：AI 原生的发展将朝哪些方向演进？…...
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云端可信推理

云端可信推理：下一代 AI 安全与隐私基础设施云端可信推理的本质是重建信任边界，而非仅仅阻止攻击。只有全栈可验证、可隔离，AI 安全才能真正落地。AI 安全基础设施已不再局限于传统“应用与网络安全”的升级，而是一个跨设备、跨边界、跨云端推理栈的整体体系。大语言模型（LLM, Large Language Model）时代带来了新的攻击面、新的风险模型以及新的信任结构。企业需要从底层运行时、模型执行…...
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平台化

企业级 AI 平台化与多智能体基础设施演进平台化的本质，是用系统工程思维重塑 AI 的可扩展性与协作边界。前言AI 的快速普及推动了企业从“功能性 AI 应用”迈向“平台化 AI 基础设施”的建设。与此同时，AI 原生平台工程（AI-Native Platform Engineering）作为云原生体系的自然演进，正引领企业以云原生方式演化、治理与优化 AI 系统。企业级 AI 平台化的核心目标，…...
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