2016年底，Evernote对他们的服务进行了一次大规模的迁移。他们将Evernote服务从自有数据中心迁移到了Google Cloud Platform上。他们在短短的70天内完成了整个迁移过程，包括Evernote服务、存储数据和其他配套服务。参与这次迁移的工程师们在Evernote官方博客上分享了这次迁移的过程。这是一个系列的文章，总共有5篇。以下译文已获得翻译授权。

作者 : 薛命灯

2017-03-30

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GitHub 推出 MCP 服务器集成，全面扩展机密扫描功能

GitHub 宣布，其 MCP Server 现在已经全面支持机密扫描功能，将自动凭证检测和修复能力扩展至 AI 辅助和代理驱动的开发工作流。

作者：Craig Risi 译者: 平川

05-15

VS Code 1.123 新增两小时插件更新缓冲，防范供应链恶意攻击

VS Code 1.123 新增两小时插件自动更新延迟，提供风险撤回窗口期抵御供应链攻击，但微软、GitHub、OpenAI 等可信厂商插件无此限制。

作者：Steef-Jan Wiggers 译者: 明知山

06-26

物联网渗透测试（一）：简介

主要面向想要熟悉 IoT 设备漏洞的挖掘和利用的软件开发人员、质量保障人员、安全从业人员，以及对主动防御措施感兴趣的读者。

作者 : 亚伦·古兹曼，阿迪蒂亚·古普塔

2020-05-09

合规交易所 Bakkt 终于上线比特币交易！Bakkt 是如何解决安全问题的？

“需要数周或数月的时间才能判断Bakkt是否成功。”

作者 : Joyce

2019-09-24

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智能与互联：AI 数据治理时代的数据目录关键能力｜技术趋势

那种将数据目录仅视为记录系统的观念已经过时，随之消亡的还有为创建和维护该目录所需的纯手工劳动。在智能体、副驾驶与自主分析的时代，我们需要的是一个通用型人工智能目录——它内嵌于系统之中、具备互操作性、富有韧性，并且专为以机器速度进行推理而构建。

作者 : Danielle Kucera 策划: 王玮

04-21

物联网渗透测试（五）：威胁建模概念简介

主要面向想要熟悉 IoT 设备漏洞的挖掘和利用的软件开发人员、质量保障人员、安全从业人员，以及对主动防御措施感兴趣的读者。

作者 : 亚伦·古兹曼，阿迪蒂亚·古普塔

2020-05-13

API 网关十五年演进：从微服务核心到 AI 时代的神经网络

我们所认知的 AI 和大模型，实际上背后都是由无数的 API 所驱动的，大模型技术的快速发展将带来 API 的指数级增长。

作者 : Tina

2025-05-12

大规模云和分布式应用：教训与策略

本文分享了扩展云和分布式应用程序的目标与策略，重点介绍了摩根大通（JPMorgan Chase）旗下Chase.com在云迁移过程中汲取的经验教训。讨论围绕三大核心目标展开，并详细阐述了实现这些目标的具体策略，最后说明了这些方法在实践中的落地方式。对于管理大规模系统的从业者而言，这些经验源自我们在摩根大通及其他金融机构多年来的实战积累，具有宝贵的指导意义。

作者：Durai Arasan 译者: 张卫滨

01-04

Amazon S3 路径弃用计划

上周，我们相当低调地（事实上是过于低调地）宣布了我们的计划，准备缓慢而谨慎地弃用用于指定 S3 存储桶中对象地址的基于路径的访问模型。

作者 : 亚马逊云科技 (Amazon Web Services）

2019-09-30

金融智能的架构编排：基于 Snowflake Cortex Agents 实现结构化与非结构化数据统一分析｜技术实践

在企业数据版图内，生成式人工智能的演进已超越简单的聊天界面，迈入自主编排的领域。对金融机构而言，这项技术的前景在于弥合一个历史性鸿沟：一端是高度结构化的交易数据（如总账分录），另一端是非结构化文档的庞大存储库（如监管手册和ERP系统指南）。Snowflake Cortex 智能体代表了这一范式的根本转变，它提供了一个托管框架，用于构建不仅能检索数据、还能规划复杂任务、执行专用工具，并以高精度和可验证的引用综合生成洞察的智能助手。

作者 : Eylon Steiner 策划: 王玮

04-24