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En los sistemas de producción actuales, la mayoría de los agentes de IA operan como despachadores livianos. Analizan un mensaje, realizan una llamada API, recuperan un registro y devuelven el control. Su ejecución es rápida, apátrida y barata. La biotecnología no funciona de esta manera. Plegado de un objetivo proteico, cribado de 50.000 l compuestos

Todo avanza más rápido en la era de la IA, y eso incluye las amenazas a la seguridad. Lo que antes a los atacantes les llevaba semanas explotar ahora puede suceder en tan solo unos minutos. Los análisis de vulnerabilidades estándar que se ejecutan en artefactos en reposo pueden detectar problemas de configuración básicos, pero para detectar un ataque que está sucediendo activamente

Google Cloud Consulting trabaja con organizaciones todos los días para crear medios generativos que sean confiables, alineados con la marca y que se destaquen. En lugar de confiar en indicaciones inteligentes o complicadas, hemos identificado cuatro conceptos básicos recurrentes para generar resultados consistentes, lo que llamamos el método "GUARDAR". en esto

Hoy, Reflection lanzó Beam, su primer modelo de peso abierto creado para brindar a los desarrolladores, investigadores y empresas control abierto y personalización para ingeniería de software de vanguardia y tareas de agencia de largo plazo. Publicado bajo una licencia permisiva de Apache 2.0 con puntos de control BF16, FP8 y NVFP4.

Escrito por: Tyler McLellan Introducción Google Threat Intelligence Group (GTIG) y Mandiant investigaron una campaña de compromiso de la cadena de suministro de software dirigida a la infraestructura de actualización perteneciente a AOMEI Technology entre abril de 2026 y julio de 2026. El actor de amenazas llevó a cabo c repetidas y breves.

※この投稿は米国時間 2026 年 10 月 3 日に, blog de Google Cloud に投稿されたものの抄訳です.トラフィックの急増に対応してマイクロサービスを起動する場合でも、新しいソフトウェアリリースをデプロイする場合でも、アプリケーションGoogle Kubernetes Motor（GKE）で実行されるアプリケーションの高速で応答性の高いユーザーエクスペリエンスを維持するには、Pod の起動時間が重要です しかし、プラットフォームエンジニアと開発者は、アプリケーションが起動時に定常状態の運用時よりも大幅に多くのCPU パ ワ ー を 必

Equipos pequeños, pista corta y presión constante para realizar envíos más rápido: es la realidad que vemos todos los días entre los fundadores con los que trabajamos en Google for Startups. Cuando se construye una empresa desde cero, cada hora dedicada a gastos operativos o plomería de infraestructura es una hora que se pierde.

Los agentes representan un cambio fundamental en las operaciones de la nube. Pueden actuar en nombre de los usuarios o de forma autónoma, tomar decisiones no deterministas y solicitar datos entre proyectos a una velocidad y escala sin precedentes. Debido a que los agentes son una categoría distinta de identidad no humana (NHI), requieren seguridad única.

La plataforma de ejecución temporal de código abierto se está convirtiendo rápidamente en una capa fundamental de la infraestructura de software moderna, especialmente para la orquestación en sistemas distribuidos y cargas de trabajo de agentes de IA. Sin embargo, implementar y ampliar trabajadores en Temporal conlleva desafíos únicos. Los trabajadores encuestan por tareas

Nota del editor: Las nuevas empresas de IA generativa están avanzando rápidamente más allá de la generación de clips estáticos para construir mundos interactivos en tiempo real. En esta inmersión técnica profunda, exploramos cómo la startup de inteligencia artificial Visko colaboró ​​con los ingenieros de Google Cloud TPU para implementar Orbis, su Live World Model en transmisión continua, en Cl.

Welcome to the first Cloud CISO Perspectives for October 2026. Today, Stephanie Kiel explains the latest on our approach to post-quantum cryptography, and shares a new tool to help CISOs and executives prepare their organizations for PQC. As with all Cloud CISO Perspectives, the contents of this new

La realidad para la mayoría de las organizaciones es que los datos viven en todas partes. A medida que los equipos de ingeniería se expanden y adoptan plataformas especializadas para sus cargas de trabajo, los datos empresariales se dispersan naturalmente en múltiples nubes y sistemas operativos. Cuando las iniciativas analíticas y de IA requieren un contexto de todo el mundo

La semana pasada anunciamos que Gemini Enterprise ha evolucionado para simplificar aún más el trabajo y presentamos el agente Gemini, su nuevo agente universal para el trabajo. Siempre está encendido y listo para responder sus preguntas. Escribirá código, completará tareas más largas y complejas o realizará cualquier cosa que desee.

Cuando hablamos de agentes, eso no significa necesariamente que estemos hablando de Python. En el ecosistema moderno actual, un agente puede ejecutarse como un microservicio Go de alta concurrencia en Cloud Run o vivir dentro de una pestaña del navegador que llama al modelo en el dispositivo de Chrome. Sin embargo, muchos marcos de agentes asumen una pila exclusiva de Python.

As a business intelligence user, this probably sounds familiar: Most dashboards only provide you with a standardized canvas and a fixed library of charts, and the “analysis” consists of a CSV export that takes you to another system. Or sometimes it's designing the dashboard that’s the challenge: You

Explore GSP100 – Kubernetes Engine: Qwik Start and learn the basics of Google Kubernetes Engine (GKE). Discover how to create a Kubernetes cluster, connect with command-line tools, deploy containerized applications, and explore Kubernetes workloads on Google Cloud. 🚀 HORIZON 📌 Learning Guide & Clo

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In capital markets, operational success is built on predictable performance and low latency, where even tiny variations in packet timing alter queue priority and trade execution. At the same time, both exchange venues and their participants face mounting constraints in traditional on-premises data c

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