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系统性能需求
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为什么选择 YashanDB 数据库来支持你的业务增长
随着数字化业务的快速发展，企业面临着如何高效管理和分析海量数据的挑战。数据库作为数据管理的核心基础设施，其性能、可用性和扩展性直接影响业务的增长潜力。如何实现查询速度优化、高并发事务处理以及稳定的高可用架构，成为企业技术决策的关键问题。Yas
2025-09-20
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三个问题帮你构建更好的软件架构
在任何软件开发工作中，总是有太多的事情要做，而时间或资源却远远不够。问题在于我们想要构建的东西可能无限大，而相比之下，我们可用的时间和资源却几乎无限小。
开源车用操作系统上新了！可靠性飞跃 + 多核多分区架构升级，阿里达摩院都来搭生态
开源智能驾驶操作系统微内核龘EasyAda V2.3与开源安全车控操作系统小满EasyXMen V25.10新版本正式发布。
企业级消息系统构建指南
在企业级消息系统构建过程中，技术选型是至关重要的一环。
「OS 产业报告」解读：国产操作系统的技术突围与生态跃迁之路
「AI 进化论」第七期围绕报告核心数据与深度洞察，硬核拆解国产 OS 的产业增长逻辑、技术突破路径、生态攻坚难点与未来发展蓝图，解码国产操作系统 “从追赶到引领” 的关键密码。
AI 原生设备爆发，操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命
2025 年，科技界的聚光灯不再只聚焦于手机。越来越多的智能设备开始真正地“看懂”世界。 形态各异的机器人助手尝试走入家庭、能洞察健康的 AI 穿戴设备正重新定义个性化医疗、AI 智能眼镜不再是概念产品……这些设备的本质已经超脱手机的附属品或者遥控器，而是需要自主感知环境、理解意图并规划执行的 AI 原生设备。
高性能全闪并行文件系统的设计和实践
本文介绍了焱融的全闪文件存储的整体架构和技术细节，并分享了 YRCloudFile 是如何解决 AI 训练过程中遇到的海量小文件访问慢、 带宽峰值、 内存访问瓶颈和多任务并发访问性能干扰等问题的。
告别“一刀切”：“需求分化”如何重构算力供给？
的实时交互、大模型的推理运算，到电商秒杀的突发流量承载、海量业务数据的长期存储，企业对算力的“量级”“性能”“能效”三维度都提出了前所未有的要求。
以「场景」定义算力：AI 时代，通用算力不只“通用”
当 AI 狂欢席卷全球，无论是 GPU 还是 CPU，一场静默的场景化算力革命已然发生。阿里云和 AMD 通过“一芯三用”重新定义了 AI 时代的算力选型逻辑。从盲目追随算力参数的提升，到精准匹配业务场景需求，这不仅是单纯的技术路线转型，更是整个行业从“参数崇拜”回归“业务本质”的理性觉醒。
基于开源技术打造一个时间序列数据库：用 Apache Arrow 和 Rust 重构 InfluxDB 3
InfluxDB 3，一个为时间序列优化的实时、列式数据库，使用Rust语言和FDAP堆栈（Apache Flight、DataFusion、Arrow和Parquet）构建。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
本文将重点聚焦于共享文件系统这一类别，在统一测试标准下对其表现进行分析。
九识智能：基于 JuiceFS 的自动驾驶多云亿级文件存储
数据体量从 TB 级快速增长至 PB 级，原有基于 Ceph 的存储方案面临高昂成本与维护压力，同时在处理小文件、元数据、高并发及延迟等方面逐渐出现性能瓶颈，影响仿真和训练效率。
腾讯云 TencentOS 智能运维平台 TManager 正式发布 | Q 推荐
为满足企业对运维效率、成本、安全合规性的需求，腾讯云正式推出 TencentOS Server 首款智能运维管理平台——TManager。
不仅是适配，更是定义标准：中兴新支点操作系统在龙蜥大会交出的“2025 答卷”
近日，2025 龙蜥操作系统大会（OpenAnolis Conference）在北京圆满召开，主题为“生态共融·智驱未来”。现场汇聚了逾千位全球技术领袖、业界精英和行业开发者，共同探讨 AI 时代下操作系统产业发展的新趋势、新挑战与新路径。
智算，云厂商的下一个战场
算存网数一体的高性能 AI Infra来了
软硬协同、开源共建：英特尔与龙蜥携手打造 AI 时代的可信计算底座
2025龙蜥操作系统大会前夕，InfoQ 对话英特尔技术专家与阿里云技术专家，揭秘双方如何通过第六代至强处理器与龙蜥操作系统的深度协同，破解这一行业难题。
TencentOS 为华泰保险 400 余套核心系统打造安全稳定新基座
在华泰保险全集团多业务上云进程中，需完成存量400余套业务系统与3000余台虚拟机的迁移工作。
被低估的「通用算力」：为什么 AI 时代更离不开 CPU？
在市场热议GPU算力之际，CPU淡出历史舞台？事实上，近几年内，市场对通用计算的需求“不降反增”。面对高频交易、隐私计算、边缘计算等场景对低延时、海量计算的“饥渴”需求，企业如何高效利用每一份算力成为核心挑战。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺带来的焦虑，在 2026 年仍将延续。
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。
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