从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践
本文核心观点：
• 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。
• API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。
• AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。
• AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行
本章节详细介绍了如何利用人工智能技术自动化完成Web、App及接口测试用例的生成与执行过程，避免了手动粘贴和调整测试用例的繁琐操作。通过封装工具包与Agent，不仅提升了测试效率，还实现了从生成到执行的一体化流程。应用价值在于显著节省时间并提高测试自动化水平。
数据中台架构与技术体系
本文介绍了数据中台的整体架构设计，涵盖数据采集、存储、计算、服务及治理等多个层面。在数据采集层，通过实时与离线方式整合多类型数据源；存储层采用分层策略，包括原始层、清洗层、服务层和归档层，满足不同访问频率需求；计算层提供批处理、流处理、交互式分析和AI计算能力，支持多样化业务场景。数据服务层封装数据为标准化API，实现灵活调用，同时强调数据治理与安全，确保元数据管理、质量监控、权限控制及加密措施到位，助力企业构建高效、合规的数据管理体系。
