12306购票高峰期三天“崩”两次,官方回应
时值春运购票高峰期,12306已经是三天里第二次出现故障。此前1月6日,就有不少用户反馈出现无法登录等类似状况。还有用户在社交平台发文称“买票钱付完看不到购票记录”。
腾讯回应被列入美国国防部名单:显然是个错误,会共同解决误会
一条震惊整个科技领域的消息传来,美国国防部将中国互联网巨头腾讯列入了所谓的“中国涉军企业”清单( Communist Chinese military company,“CMC”,根据美国法律正式规定为“第 1260H 条名单”)。
数据仓库、数据湖以及湖仓一体优缺点对比
在数字化时代,数据无疑扮演着重要角色。新时期的“石油”、“黄金”,甚至是电力……这些比喻形象地揭示了数据在现代社会中的巨大价值。
云与AI竞争进入下半场,亚马逊云科技携合作伙伴共赴智能化未来
当云与AI竞争进入更高段位的比拼,合作伙伴显然成为推动业务、技术和营销全面发展的助推器。而亚马逊云科技在不同伙伴策略推进过程中,已经开花结果,取得突破性进展。
AI与SaaS如何全面集成,构建安全、灵活的云数据管道?
对于许多SaaS应用程序而言,实时数据处理至关重要。AI驱动的功能需要在新输入生成时立即响应,为用户提供即时价值。构建实时数据管道需要强大的基础设施来支持数据的流式处理。
Google CEO 称:2025年将全面压赌人工智能
谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)上周在内部会议中向员工透露,2025年将是“高风险”的一年,因为公司正面临日益加剧的竞争和监管挑战,同时还需要与人工智能领域的快速发展相抗衡。
为什么大数据和数据中台“落寞”了?
记得几年前,这两个词可是科技圈的宠儿,但现在似乎有点“落寞”了。那么,为啥现在大家都不怎么讨论它们了呢?未来数据的发展方向又在哪儿?咱们一起来扒一扒。
信创数据库备份如何减少对生产环境的侵入?
根据业务需求和实际情况选择物理备份或逻辑备份。物理备份通常更快,但可能对生产环境造成一定影响;逻辑备份虽然速度较慢,但对生产环境的影响较小。
数据区块链还没搞懂,可信数据空间又来了!
可信数据空间将继续深化技术研发与创新应用,完善运营机制与商业模式,推动数据资源规模化共享流通与开发利用。同时,在可信数据空间的助力下,数字经济将迎来更加广阔的发展前景。
亚马逊云科技2024 re:Invent中国行看点:来自生成式AI的全面革新
亚马逊云科技re:Invent全球大会已连续举办13届,作为技术创新风向标式会议,今年大会再次落地中国,探讨生成式AI、数据战略和云服务带来的无限可能。
击浪前行!这场生成式AI应用创新挑战赛赛出新高度
这场由亚马逊云科技主办的“第三届生成式AI应用创新挑战赛”,更多是从实际应用角度,根据特定场景需求,进行多维度比拼。
多阶段算力资源如何进行评估与配置?
随着科技迅速发展,人工智能技术逐渐渗透到各行各业。算力是智能应用的基础和前提条件,算力需求评估与规划建设是模型能够高效地训练和部署的关键。
大数据Paas平台下的数据保护应注意哪些关键点?
不少金融企业将大数据平台搬上云原生架构上,对于这种趋势各位专家如何看待?在大数据Paas平台的数据保护要注意哪些?会遇到哪些挑战?
企业如何实现AI与数据治理深度融合赋能企业价值?
在当今这个数据驱动的时代,企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出,就必须充分利用数据资源,而AI与数据治理的结合无疑为企业价值的提升提供了强大的动力。
AIGC时代的数据湖存储变革:腾讯云分布式缓存GooseFS引入诸多关键设计
经过一年多时间的打磨,GooseFS在技术能力上已经得到业界高度认可。前不久,NAS2024大会公布了今年论文收录的情况,腾讯云对象存储就加速对象存储访问提出的技术方案成功入选,论文标题是《GooseFS:分布式缓存服务以提高云对象存储性能》。
华泰集团“智改数转”实践与思考
在当今数字化时代的浪潮下,传统造纸行业面临着转型升级的巨大挑战与机遇。
什么原因造成了数据治理始终不能发挥成效?
数据中台增速骤降,企业也不再像囤积土地资源一样囤积数据,开始更多关注数据本身能够带来的价值。同时,也开始更加关注基于数据中台的数据治理应该如何开展。
NAS vs 对象存储:技术对比与部署实践
对于比较成熟的应用框架,可以考虑单中心部署,由应用负责数据的同步复制,这个方案的好处是应用可以只复制少量的重要数据,大大降低了数据传输的要求。
深入理解 K8S 调度策略:让容器编排更智能
在云原生的世界里,Kubernetes(K8S)已然成为了容器编排的事实标准。而其强大的调度策略,则是保障集群高效运行、资源合理利用的关键内核。今天,咱们就一起揭开 K8S 调度策略的神秘面纱,看看它是如何在幕后指挥千军万马(容器)的。
Data和AI融合加速,TCHouse-X新一代数据智能平台带来一站式体验
人工智能浪潮不仅带火了大模型,让算力、算法需求猛增,也让数据管理平台的底层逻辑发生根本变化。