要点：
- 人工智能基础设施不仅限于计算能力。 AI 生产需要网络、身份认证、Kubernetes、存储和可观测性协同工作，形成一个统一的平台。
- 企业采用意味着要适应现有的环境。 我们 2026 年第二季度的改进重点是与现有的网络、身份验证和运营模式进行整合，而不是要求重新设计基础设施。
- 大规模运营人工智能需要提高可见度和自动化水平。 新的可观测性、安全性和 Kubernetes 功能可以降低运营复杂性，同时提升可靠性和合规性。
- 2026年第二季度主要关注平台成熟度。 本季度没有推出新的独立人工智能服务，而是强化了使生产级人工智能应用更易于部署、操作和扩展的基础设施。
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2026年第一季度，我们发布了该博客系列的第一篇文章 ，旨在让客户更深入地了解 Akamai云平台 如何发展以支持AI推理和代理应用。 我们不会只发布单一的头条新闻，而是会向您展示平台建设的过程，分享我们已经完成的工作、我们投资平台的原因，以及每个部分如何与平台的整体方向相契合。
在Akamai第一季度云更新中, 我们使用 NVIDIA RTX PRO™6000 Blackwell GPU扩展了AI基础设施, 并引入了 Akamai功能。 这些重要的里程碑能力拓展了我们正在构建的平台。 本季度，我们的重点转向了这段旅程的另一个部分。
超越计算：扩展我们的AI基础设施平台
人工智能的应用并不仅仅依赖于加速计算。 它们依赖于网络、存储、Kubernetes、身份验证和可观测性等技术。 以及边缘服务共同协作，形成一个统一的平台。 当客户从实验阶段转向生产阶段时，这些能力与模型本身一样重要。
这就是我们第二季度工作的重点所在。 在网络、身份识别、可观测性、Kubernetes 和存储等领域， 我们持续强化了支持人工智能推理和代理应用的平台。 本文重点介绍了我们在2026年第二季度期间对平台进行的重大改进。
融入你已经设计好的网络之中
企业团队很少在未配置的环境中部署基础设施。 网络设计方案已经完成。 各机构早在几年前就制定了网络地址计划。 混合连接方案已经实现。 安全团队已经制定了环境间流量传输的规范。
我们在第二季度对网络的更新主要集中在适应这些环境，而不是要求客户重新设计它们。
Akamai 云服务现已支持为 VPC 配置可自定义的 IPv4 地址范围。 客户可以自定义范围，包括非传统地址空间，而内置的安全机制则有助于防止路由冲突并保持网络隔离。
对于在混合或多云环境中运行的团队来说，这次更新消除了一个最常见的迁移障碍。 现有的地址方案保持不变，从而使工作负载能够与现有基础设施进行通信，而无需重新编排网络或引入转换层。
云端界面和防火墙模板现已全面开放使用，从而简化了计算实例的网络配置流程。
- 云防火墙现在可以直接连接到接口。
- 预先配置的模板简化了常见的部署模式。
- 网络策略由一个中心位置进行管理。
这样，从新基础设施部署的那一刻起，就能实现更一致的安全态势。
扩大整个组织的使用范围
随着组织的发展，访问权限管理也会发生变化。 一旦为少数工程师设计的手动流程投入使用，合规性问题就会波及到数百名用户。
单点登录
Akamai 云服务现已支持单点登录（SSO）功能。 平台团队可以通过其已管理的身份提供商来引入用户，同时自动注销用户以撤销其对整个平台的访问权限。 身份信息仍由单一权威来源进行管理，这简化了管理和合规流程。
SSO 结合 我们今年早些时候推出的基于角色的访问控制（RBAC）和父子账户功能，使 Akamai 云能够遵循组织已有的访问模式。
无密码配置
我们还推出了无密码配置功能，使虚拟机能够在无需密码的情况下部署，并确保新基础设施 从虚拟机上线的那一刻起就符合零信任原则。
了解平台正在做什么
随着应用程序功能的增强，操作它们的复杂性也随之增加。 对平台的可见性对于了解发生了哪些变化、变化何时发生以及这些变化如何影响生产系统至关重要。
云脉冲审计日志
Akamai Cloud Pulse 审计日志现已全面开放，可记录所有受支持的 Akamai 云服务中的控制平面活动。 通过自定义 HTTPS 目标，审计事件可以直接传输到现有的 SIEM 和可观测性平台，并通过指标和警报监控传输状态。
云脉冲警报
Cloud Pulse 警报功能现已面 向以下服务进行有限发布：
团队可以根据维度在资源和分组指标中创建可重用的警报定义，从而更轻松地在问题影响应用程序之前发现问题。
云日志
云日志现已新增对自定义 HTTPS 目标地址的支持，进一步扩展了与现有可观测性管道的集成，同时提升了配置和流健康状况的可见性。
保持 Kubernetes 的最新状态和可预测性
托管 Kubernetes 应该减少运维工作，而不是增加工作量。
第二季度为新的和现有的 LKE 企业集群带来了 Kubernetes v1.34 版本，同时还更新了 CoreDNS 和存储组件。 客户现在无需自行规划或协调升级即可获得最新的平台功能。
我们还引入了自动的 kube-reserved 资源分配功能，以防止工作节点在高负载期间因资源耗尽而出现问题。 LKE 企业集群现已支持 Kubernetes API 审计日志，从而提升了审计、合规性和运营故障排查能力。
此外，我们还为 Kubernetes 网关 API 提供了全面支持，并允许现有 CI/CD 流水线可选使用 Tekton。 我们还持续改进了安装和升级的工作流程。
强化数据和存储能力
我们已将东京对象存储端点（jp-tyo-1.linodeobjects.com）从 E2 架构升级至 E3 架构，现有的客户无需进行任何配置更改。
对于服务于亚太地区用户的应用负载，此次升级不仅提供了更高的吞吐量和更低的延迟，还确保了与现有应用程序的兼容性。
由 Aiven 提供的托管式 PostgreSQL 数据库现已支持 PGBouncer 连接池，可提升建立大量短时数据库连接的应用程序的效率，这在现代 API 和 AI 应用中非常常见。
展望未来
构建人工智能推理和代理应用平台需要的不仅仅是增加新的人工智能能力。 这需要从网络和身份识别到 Kubernetes、存储和可观测性，让平台的所有层级都能协同工作。
这就是我们在2026年第二季度投入大部分资金的原因。 尽管这些改进可能不如引入新服务那样显而易见，但它们能让生产应用更易于部署、操作和扩展。
敬请期待
以上就是本季度的最新情况。 我们将在未来的博客文章中继续分享我们的进展，不仅会展示我们所取得的成果，还会重点介绍每项投资如何推动 Akamai 云平台更接近我们为下一代人工智能应用所打造的终极目标。
与此同时，您可以亲自体验一下 Akamai 云服务 。
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