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系统技术架构需求
收录了 系统技术架构需求 频道下的 50 篇内容
TDSQL Boundless 多模态数据时代的实时分析引擎 | 腾讯云数据库 DBTalk
通过统一架构实现事务处理与分析查询的深度融合，打破传统 TP 与 AP 系统间的数据壁垒。
新瓶旧酒 or 涅槃重生？操作系统的 AI 进化终将走向何方？
OS 的 AI 进化，究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”，还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”？
AI 时代，软件架构师的角色该如何重新定位
本文通过“三个回路”模型，探讨架构师如何在效率、治理与责任之间重新定位自身价值。
架构变更案例：面向演进式架构的实用方法
架构变更案例拓展了架构决策记录（ADR）的设计思路，用于评估各项决策后续可能发生的变更，能够挖掘隐藏的预设条件，协助团队预估变更的撤回成本与可逆程度。
轻量级 ADR 与架构咨询例会如何支撑架构决策工作
架构咨询流程可实现去中心化架构决策，以ADR为支撑、每周架构咨询例会为辅，而决策方式是架构工作的核心。
从桌面到企业：DGX 双系统搭配 NemoClaw，打造自主智能体全流程开发平台
NVIDIA 通过 DGX Spark 与 DGX Station 将数据中心级 AI 算力下沉至桌面环境，配合 NemoClaw 开源栈提供的安全运行时，为企业构建自主 AI 智能体提供了合规、可控、可扩展的技术底座。
使用 AI 生成了 MVP，这对软件架构来说意味着什么
AI生成的代码会带来隐含的架构决策，迫使团队依靠实验来验证质量属性。若想从 AI 中得到有效结果，团队必须清晰阐述设计权衡与推导逻辑，让模型能够生成符合预期 QAR 的方案。
Agent 记忆系统在 eBay 支付风控团队的探索与实践｜QCon 北京
如何在企业团队中落地Agent记忆系统
从 Vibe Coding 到 Architecture Coding：Toco AI 建模驱动 AI Coding 实践｜QCon 北京
当前 AI Coding 工具在复杂系统中面临“结构不可控、上下文幻觉、资产难维护”的落地困境，代码采用率往往不足 10%。
算力新基建，推荐新智能：快手推荐系统池化的探索与实践｜AICon 上海
本次演讲将系统阐述快手在推荐系统算力池化方向上的思考与实践
可复制的 AI Coding 全栈实战：比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
AI写代码为什么总显得“差那么点意思”？
昇腾管推理、鲲鹏管 Agent，Agentic AI 让 CPU 重回舞台中央
是否实现全域内存统一编址和内存语义？
破局多端困境，拥抱 AI 变革：飞猪跨端技术的过去、现在与未来｜AICon 上海
本次分享将介绍飞猪用户技术面需要解决核心问题，兼容并包解决性能体验，动态化效率两大重点目标
从 Vibe Coding 到 Spec Driven：网易智企智能化软件工厂的思考和实践｜QCon 北京
本次演讲会从AI Coding的问题出发，讲述CodeWave是如何将Spec Driven开发范式与可视化开发结合起来，同时通过需求EARS化等技术，重塑AI开发工作流，实现企业级大规模应用的AI Coding落地。
途虎养车基于 Apache Doris 构建统一 OLAP 数据底座，支撑用户画像与 BI 多维分析
途虎养车 OLAP 平台的演进历程，主要经历了四个关键阶段。
硬件成本直降 60%！原生分布式 VS 传统分库分表数据库
近年来，受半导体供应链紧张、核心芯片产能受限以及国际地缘政治波动影响，服务器硬件价格持续大幅上涨。尤其是企业数据系统投入的数据型服务器，受内存和存储的持续大幅涨价影响，上涨幅度甚至超过了 200%，并且交付周期延长，企业 IT 基础设施投入压力空前。
AI 时代的架构治理
生成式 AI 时代代码易得，但架构一致性难以保障，传统评审模式无法适配 AI 生成效率。本文介绍声明式架构，通过将 ADR 与事件模型转为自动化规则，实现轻量化合规路径，在去中心化治理的同时保持整体协同。
OpenClaw 走红背后：Agent、AI Coding 与团队协作的新问题
Agent 能否真正进入研发流程？AI 写代码的边界到底在哪里？团队又该如何在效率和可控之间找到平衡？
美图 Roboneo：设计生产场景下多智能体编排工程实践｜AICon 上海
本次分享将结合 Roboneo 从 0 到 1 的建设历程，系统梳理面向设计生产场景的 Agent 能力编排工程实践
华为 AI 软件工程实践：30 年专业经验沉淀打造企业级确定性的高质量软件
在30年的研发实践中，华为基于IPD流程框架，结合业界先进研发模式与方法，将标准化的研发作业活动提炼为“非创造性活动”和“创造性活动”。代码提交、编译构建、单元测试执行、动静态检查、测试验证、软件部署等非创造性活动全面自动化，并通过分层分级的CI/CD流水线，构建起自动化“软件工厂（Software Factory）”，实现最小化人工干预。
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