企业在使用PostgreSQL时，应关注其成熟度与稳定性，特别是在升级、维护和扩展方面。PostgreSQL 18引入了多项改进，增强了其作为操作平台的能力。成熟的平台应具备可变性、可靠性、杠杆性和可测量性，以在变化中保持信任。企业应减少对个别英雄的依赖，建立清晰的操作模型，以应对AI和新工作负载的挑战。

2026年可观察性趋势显示，企业在成本控制和业务价值驱动方面面临挑战。调查指出，60%的组织将可观察性视为关键功能，成本管理成为优先事项。尽管96%的组织采取措施控制成本，但许多策略可能带来风险。组织需加快业务影响报告能力的发展，以满足各方利益相关者的需求。

云原生计算基金会（CNCF）已将Crossplane项目毕业，成为云基础设施的通用控制平面。Crossplane由Upbound于2018年创建，2020年捐赠给CNCF，现已有3000多名贡献者，支持多云环境管理，企业用户包括Nike和NASA，简化基础设施请求，提升Kubernetes使用体验。

Cognizant采用Anthropic的Claude大语言模型，助力企业客户实现AI商业应用规模化，提升生产力，加速AI成熟度发展。

Netcore Cloud获得ISACA CMMI 3级认证，表明其运作达到“已定义”水平，流程规范且持续优化。

CNCF Cartografos工作组发布了云原生成熟度模型4.0测试版，新增AI和FinOps内容，强调技术与业务目标的结合，帮助组织识别投资需求，促进云原生战略的成功实施。欢迎社区反馈与讨论。

自动化对企业的速度、可扩展性和韧性至关重要，但许多组织在自动化战略上仍落后。自动化成熟度分为五个阶段：手动、孤立、集中、标准化和自适应。通过评估成熟度，团队可以识别能力差距，推动持续改进，实现更高效的运营和创新。

IT运营团队在现代组织中至关重要，但面临降低成本的压力。手动流程、技术债务和人才流失导致效率低下。提升运营成熟度、自动化流程和智能决策可提高效率、降低成本并增强竞争力。

IBM研究显示，亚太地区企业在人工智能和工业4.0投资上加大，但高估自身成熟度。尽管85%自评为“数据驱动”，实际只有11%达到高成熟度。主要障碍包括缺乏全面战略、员工抵触和跨团队协作不足。工业5.0转型面临反馈回路和网络弹性挑战。

数字化转型是企业发展的关键，了解数字成熟度至关重要。数字成熟度模型分为初始、成长、连接和多重时刻四个阶段，帮助企业制定转型路线图和识别改进方向。提升数字成熟度可提高效率、客户体验和决策能力，增强竞争力。

基础设施即代码（IaC）旨在简化流程，但随着团队和基础设施的扩展，管理变得复杂。许多组织自认为在自动化方面成熟，但实际情况却相反。IaC的成熟度分为实验者、采用者、优化者和领导者四个阶段。为提升效率，尤其在规模挑战下，采用IaC编排至关重要。成功团队在速度与控制之间找到平衡，确保安全与合规。

我们正进入一个治理日益重要的时代，AI系统生成的代码成为应用基础设施的关键。组织需确保系统输入输出的安全性与合规性。为此，我们创建了自动化治理成熟度模型，帮助组织评估治理进展，优化政策、评估、执行和审计等四个核心领域的能力。该模型包含50多项可自评的实践，旨在简化使用并促进自动化。

客户期望服务的可靠性和前瞻性体验。运营成熟度模型帮助企业识别差距，制定战略，提升数字化能力，分为手动、反应、响应、主动和预防五个阶段。通过自动化和AI，企业可减少故障、提升创新、增强客户信任，实现可持续增长。

现代企业的成功依赖于可扩展、解耦和弹性的事件驱动架构（EDA）。本文介绍了企业级EDA成熟度模型，分为觉醒、对齐、增强和自动化四个阶段，强调事件的重要性和团队协作。通过实施最佳实践，企业可实现自我优化和智能化，推动系统与团队的变革。

通过技术雷达方法，企业可将AI应用划分为产品特性、内部赋能、数据科学与ML操作、商业战略与转型四类。这一方法有助于评估技术成熟度和战略相关性，制定实施计划，确保AI投资实现可持续价值。

人工智能（AI）作为高级信息处理工具，帮助企业在不同阶段利用数据。AI成熟度模型分为五个级别，从意识到转型，企业根据信息管理能力的不同，采用AI的方式也各异。有效的AI应用需依赖数据驱动决策，探索和创新业务流程，以提升企业价值。