本文分析了CPU、GPU和TPU三类芯片的特点。CPU作为核心处理器擅长逻辑控制但并行计算能力有限；GPU通过大量简单计算单元实现大规模并行处理，适用于图像和科学计算；TPU是谷歌专为深度学习设计的ASIC芯片，采用大内存和低精度运算，在性能与能效上远超CPU和GPU，被广泛应用于谷歌AI系统。这三种芯片各具优势，满足不同计算需求。

本文分析了CPU、GPU和TPU三类芯片的特点。CPU作为核心处理器擅长逻辑控制但并行计算能力有限；GPU通过大量简单计算单元实现大规模并行处理，适用于图像和科学计算；TPU是谷歌专为深度学习设计的ASIC芯片，采用大内存和低精度运算，在性能与能效上远超CPU和GPU，被广泛应用于谷歌AI系统。这三种芯片各具优势，满足不同计算需求。

Google推出Agentspace企业AI生态系统，通过Chrome整合实现跨系统统一搜索，提供无代码智能体创建工具和专业AI助理，同时确保企业级安全与合规。该系统包含智能体库、多模态搜索功能，并支持智能体互操作协议，旨在帮助企业打破数据孤岛，提升决策效率。目前相关功能已陆续开放预览，合作伙伴解决方案也已入驻Google云市场。

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摘要：Google Cloud的Looker平台通过LookML语义层提供统一数据视图，确保全企业数据一致性，并采用数据库内架构消除数据复制。新增的Gemini AI整合支持自然语言查询和智能分析，同时强化嵌入式分析能力。该平台深度集成Google Cloud生态，结合BigQuery的高性能处理和Vertex AI的机器学习工作流，实现从数据到洞察的闭环，并通过Dataplex提供统一治理，为企

谷歌云推出AI优化的分布式存储方案，提供全球统一命名空间、极致弹性（11个9持久性）和高性能IO，满足AI训练与HPC需求。产品矩阵包括对象存储（CloudStorage）、托管文件存储（Filestore）和块存储（PersistentDisk/Hyperdisk），支持多类型工作负载。该方案深度集成AI能力，通过VertexAI优化模型训练，借助BigLake实现湖仓一体分析，并依托Datap

摘要：Apache Flink作为实时数据处理领域的标杆，其三层架构（部署层、核心API层、流式引擎）提供高性能计算能力。完善的生态系统支持多数据源连接、SQL抽象和运行监控，广泛应用于实时数仓、风控检测和个性化推荐等场景。未来将深化流批一体技术，并加强AI融合，推动实时特征工程和持续学习发展，满足企业数字化转型需求。

谷歌云推出数据库迁移服务(DMS)支持PostgreSQL到AlloyDB的无缝迁移。AlloyDB性能卓越，处理速度比标准PostgreSQL快4-100倍，并提供高可用性。DMS简化迁移流程，客户反馈其简单可靠，GA版本新增客户管理加密密钥(CMEK)提升安全性。迁移过程仅需5步：选择数据库类型、创建源连接配置、设置目标集群、定义连接方法、测试并启动迁移。DMS采用无服务器架构，支持零停机迁移

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摘要：Amazon Bedrock近期引入国产开源大模型Qwen3和DeepSeek-V3.1，进一步丰富其AI模型生态。Qwen3提供四个优化版本，在性能与成本上具有优势；DeepSeek-V3.1则支持混合推理模式。这体现了亚马逊"Choice Matters"战略，通过多模型互补满足多样化需求。平台现已托管249款模型，为用户提供统一体验，同时确保数据安全和模型透明度。开