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搜索[可信应用支撑]，共10013篇文章

SpringBoot2配置默认Tomcat设置，开启更多高级功能

因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

2025-09-05

SpringBoot2初体验，简单认识spring boot2并且搭建基础工程

Spring boot 1.5（2017年2月） - 支持 kafka / ldap，第三方库升级，弃用 CRaSH 支持和执行器记录器端点以动态修改应用程序日志级别。

2025-09-05

Hubert Tsang：OpenStack支撑互太纺织落地“工业4.0”

公司出品的布料广泛应用于各类纺织品，而成衣则包括男装，女装，童装，运动服，泳装及内衣。服务“工业4.0”愿景 Hubert Tsang够担当 Hubert Tsang，当前互太纺织IT部门的负责人。

2017-08-01

ONTAP 9 能否成为NetApp Data Fabric的重要支撑？

IT部门面临复合应用挑战 NetApp亚太区高级技术总监Nigel Lee NetApp亚太区高级技术总监Nigel Lee在现场的演讲中指出今天的企业IT部门需要为复合应用程序打造具有变革意义的数字化服务

2017-07-31

什么样的硬件设备在支撑 Stack Overflow？

这个设备仅仅被VM服务器用作共享储存空间以保证虚拟机高度的可用性，但并不实际支撑网站的运行。换句话说，如果SAN挂掉了，在一段时间内网站甚至无法察觉（只有虚拟机中的域名控制器能感知到）。

2017-06-04

《2019年上半年Web应用安全报告》发布：90%以上攻击流量来源于扫描器，IP身份不再可信

Web应用安全依然是互联网安全的最大威胁来源之一，除了传统的网页和APP，API和各种小程序也作为新的流量入口快速崛起，更多的流量入口和更易用的调用方式在提高web应用开发效率的同时也带来了更多和更复杂的安全问题

2019-07-15

CodeBuddy+SQLazy MCP，AI 开发可信 SQL 的正确姿势

对每天和 SQL 打交道的开发者、分析师而言，复杂 SQL 开发始终是效率卡点：多层嵌套逻辑靠人脑硬堆，调试靠逐层拆解子查询，祖传 SQL 接手像 “拆弹”，跨库适配纯又是体力重复。用 AI 写？快倒是真快了，但敢不敢信是另一回事了。说不准几时就出点幻觉、想要审计还得费劲读懂，刚才的麻烦事一件也少不了。写得虽快却不敢直接上生产。 CodeBuddy 智能体与 SQLazy 结合走出了第三条路：**AI 负责拆解逻辑，引擎负责确定性编译**，既保留 AI 的效率优势，又守住工程化的可靠底线，让复杂 SQL 编写和审计成本直降 90%。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/2539f542e3de811e810fb55762fe7ab0.png) ## 各司其职：AI 拆逻辑，引擎生成 SQL 两者分工边界清晰，不重叠、不替代，形成能力互补的完整链路。 **CodeBuddy 做 “翻译官 + 规划师”** 专注于理解自然语言需求、澄清业务口径、拆解计算逻辑，将模糊的业务描述转化为结构化的 SQLazy 规范脚本。它不直接生成最终 SQL，不碰语法细节，只把业务逻辑梳理成清晰的分步指令。 **SQLazy 做 “编译器 + 执行器”** 接收结构化脚本后，通过确定性编译引擎生成目标数据库的原生 SQL；支持分步执行验证中间结果，一扫复杂 SQL 难以调试的困境；自动适配多数据库方言。它不做需求推理，只负责精准、稳定地输出可执行代码。 ## 三个典型场景，看懂效率如何翻倍 ### 场景一：正向开发 —— 自然语言直出复杂 SQL 业务需求：“统计 2026 年各供应商供应的零件在各国家的销售情况，计算每个零件在国家内的销售占比、零件全球总销售额、国家内排名，最终取每个国家排名前三的零件，并计算与上一名零件的销售额差值”。传统模式下，开发者需要手写多层 CTE、分组聚合、排名函数、同比窗口函数，逻辑嵌套多、易出错，仅编写就要半小时起步，调试还要再花一倍时间。 CodeBuddy+SQLazy 模式下： - 输入自然语言需求，调用 SQLazy Skill，CodeBuddy 自动拆解为多步结构化脚本，过滤、分组、排名、同比计算步骤清晰 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/688e29659a291f5e9c9d8d86d0387ccc.png) - SQLazy 一键编译为原生 SQL，同时支持分步预览中间结果，每一步数据对不对一目了然 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/7a010d2388f0c880b47bd24c7ec66730.png) - **MCP 工具加持**：SQLazy MCP 可根据业务逻辑自动生成测试数据集，在本地即可快速验证脚本逻辑的正确性，无需提前准备生产测试数据，开发与验证闭环一气呵成。 - 逻辑确认无误后，直接编译输出可投产的标准 SQL 代码 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/0664e117e71d5db1e3721a845acd897f.png) **价值：开发效率提升数倍，逻辑全程可追溯，彻底告别 “写半小时 SQL，调一小时 bug”。** ### 场景二：逆向倒译 —— 祖传 SQL “起死回生” 历史遗留：一段 N 行的嵌套 SQL，原开发者离职，逻辑晦涩无注释，团队没人敢轻易修改，需求变更只能硬着头皮试。传统模式下，读懂逻辑就要大半天，改一处要牵一发而动全身，验证全量回归，维护成本极高。 CodeBuddy+SQLazy 模式下： - 传入原始 SQL，CodeBuddy 调用 SQLazy 倒译能力，自动拆解嵌套结构、识别业务规则，输出线性可读的分步脚本 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/789580b336b47c40a6a5f286b341ece0.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/a98638b6bff2b782efcc26d7bc1a983f.png) - 原本的 “代码黑盒” 变成清晰的业务步骤：每步做什么、输入输出是什么，一眼看懂 - **MCP 工具加持**：SQLazy MCP 提供自动校验能力：不仅能根据表结构自动生成符合业务逻辑的测试数据，还能自动对比原始 SQL 与 SQLazy 脚本的执行结果，逐行校验数据一致性。无需人工准备测试用例、手动跑数核对，倒译过程的验证环节自动完成，确保逻辑还原零偏差。 - 后续需求变更、排错调试，都基于易读脚本操作，再也不用在祖传 SQL 上 “拆弹” **价值：历史代码从 “维护负债” 变成 “可复用资产”，团队知识不再随人员流动流失。** ### 场景三：跨库迁移 —— 一套逻辑，多库落地迁移需求：将 Oracle 系统的复杂分析 SQL，迁移到达梦 / 金仓等国产数据库。传统模式下，同一份业务逻辑要逐句改写语法、替换函数、调整特性，写完还要逐条验证结果一致性，纯体力重复劳动，量大且易出错。 CodeBuddy+SQLazy 模式下： - 无论是正向编写还是逆向倒译得到的 SQLazy 脚本，只需指定目标数据库，一键编译为对应方言的原生 SQL ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9292056/913a8e903211cf17a4be5ee929b4ad20.png) - 函数差异、语法特性、数据类型转换全部自动处理，无需手动逐条修改 - 支持自动对比源库与目标库的执行结果，一致性校验高效完成 **价值：跨库迁移从 “逐行重写” 变成 “一键编译”，效率提升的同时，结果一致性更有保障。** ## 为什么这套组合，比 “纯 AI 写 SQL” 更靠谱 ### 确定性编译，从根源消除幻觉 SQLazy 不是大模型概率生成 SQL，而是基于规则的确定性编译器。只要输入的分步逻辑正确，输出的 SQL 就 100% 准确，从机制上杜绝 AI 幻觉问题，生成结果可直接用于生产环境。 ### 分步可审计，调试不用 “开盲盒” 支持每一步骤单独执行、预览中间结果，问题能精准定位到具体环节。不像纯 AI 生成的 SQL，出错后不知道错在哪、为什么错，排查全靠试。 ### 资产化沉淀，越用效率越高所有业务逻辑最终沉淀为结构化的 SQLazy 脚本，自带说明、易于理解、便于复用。新人接手不用再啃历史 SQL，团队经验持续沉淀，越用越顺。 ### 开箱即用标准 MCP 协议接口，CodeBuddy 通过 Skill 即可接入。该 Skill 连安装配置都已内置，只需在 CodeBuddy 中加载，剩下全自动完成，真正做到开箱即用。本质上，这套组合不是替代数据开发者，而是通过 MCP 为开发者配上了 “自动化副驾”。AI 负责把模糊需求拆成清晰逻辑，编译器负责把逻辑变成可靠 SQL，MCP 则串联起脚本生成、测试数据自动生成、结果一致性校验的完整链路。开发者终于可以从繁琐的语法堆砌、调试排错、跨库重复中解放出来，回归业务逻辑本身，这才是数据开发真正的价值所在。

2026-09-29

Agent 代表谁行动：可信主体不能来自模型输出

## 主体是安全边界，不是提示词字段近期社区关于 Agent 可信主体的讨论，核心是区分“模型说了什么”和“系统验证了谁”。

2026-07-31

犀牛云geo引用层可信源内容撰写规范 2.0

犀牛云可信源 GEO 蜂群算法公开执行细节。在AI搜索时代，用户不再点蓝色链接——他们直接向AI提问，AI从无数网页中抽取信息，生成答案。

2026-06-30

提升 Web 端 JavaScript 的可信度：WAICT 体系详解

提升 Web 端 JavaScript 的可信度：WAICT 体系详解在当前互联网时代，网页是最强大的应用平台。只要在浏览器中拥有合适的 API，你理论上可以安全运行任何你想运行的东西。

2025-10-27

中控技术发布流程工业可信大模型 TPT 2

通过时序数据算法，符合第一性原理，能够在各类生产工艺场景中实现闭环应用。

2025-09-03

sms4j 正式加入可信开源共同体

sms4j 正式加入可信开源共同体 2023年10月，在经过层层评审之后，sms4j 正式成为中国通信院-可信开源共同体预备项目。

2024-03-11

华为云多个开源项目通过信通院可信认证

华为云共计3个开源社区、5个开源项目通过可信开源社区、可信开源项目认证，其中，三个开源社区：KubeEdge、Karmada、Volcano在社区运营、社区治理与社区开发能力方面均获得了先进级评级。

2023-12-27

开源透明性成为可信任硬件的根本

无论你的操作系统和应用程序看起来多么安全，如果运行在信任根被未经授权的一方破坏的硬件平台上，它们就会变得非常脆弱。信任就是一切。

2021-03-16

全面支持3.0 新华三“力夯”可信计算发展

在2017年1月6日召开的“中国可信计算与网络安全等级保护高峰论坛”上，新华三表示将坚持可信计算的跟踪研究，推动可信计算产业的发展与落地。

2018-04-23

Docker 1.8：可信镜像、Toolbox、Registry 以及编排工具大更新

本文讲的是Docker 1.8：可信镜像、Toolbox、Registry 以及编排工具大更新，【编者的话】1.7 发布不到一个月 1.8 就重磅来袭。

2017-09-19

可信计算：信息安全自主可控的必经之路

本次论坛从产、学、研、用等不同角度介绍了我国可信计算领域取得的成果，回答了可信计算是什么、可信计算有何作用、我国可信计算产业和应用现状等一系列问题，探讨了可信计算下一步的发展方向。

2017-09-03

物联网时代需要开放、好用及可信的平台

进入2017年以后，物联网(IoT)的发展将进入到一个新的阶段，这个阶段，企业构筑的平台将以开放、好用及可信为重要概念。

2017-07-18

从“感知”到“落地”：REWS如何支撑态势感知目标落地

[从“感知”到“落地”：REWS如何支撑态势感知目标落地](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12716236/9984958e367e08726166057226cfbbc7

2026-10-15

京东中台化底层支撑框架技术分析及随想

2、底层支撑框架分析分析前提：我们只聚焦与中台底层支撑框架，其他如中台的业务领域切分、领域建模等内容暂不涉及。

2025-04-08

美团外卖iOS多端复用的推动、支撑与思考

业务的快速发展对技术支撑提出了更高的要求：为线上用户提供高稳定的服务体验，保障全链路业务和系统高可用运行的同时，要提升多入口业务的研发速度，推进App系统架构的合理演化，进一步提升跨部门跨地域团队之间的协作效率

2018-06-13

乐视云如何炼成弹性支撑百万级别直播流

本文来自乐视云投稿，详细介绍了乐视云是如何做到弹性支撑百万级别直播流的。

2018-03-13

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。