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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。

跨机房部署的优点是，相对可节省部分硬件资源;同集群的RTO指标相对跨集群更好，可实现自动切换。但跨机房部署的缺点也很明确，需考虑机房间的物理距离，对网络要求很高，稳定性相对较差;同时跨机房部署的系统架构相对复杂，改造和运维难度大。

越来越多的企业希望通过湖与仓二者优势的结合，提供统一的数据存储、数据分析能力，让一份数据同时支持企业BI和AI场景，这应该是以StarRocks为代表的开源社区能够得以快速发展的核心源动力。

通过搭建统一的主数据管理平台，将各类数据标准及数据明细进行统一管理，实现主数据的在线申请、审批、分发等功能。

昇思人工智能框架峰会在北京中关村国际创新中心召开，本次大会以“创新源动力，框架新选择”为主题，由昇思MindSpore开源社区、中国人工智能学会及AITISA联合主办，旨在汇聚AI产业界、学术界力量，共建人工智能框架开源生态，共探人工智能框架新未来。会上，18家单位发布基于昇思的原生开发大模型成果，据预测，中国AI框架2024年新增市场昇思份额将达30%。

Redis Stream是Redis 5.0版本新增加的数据结构，主要用于消息队列。关于Redis Stream的具体细节，可以参照官网，阅读本篇文章中只需要理解以下概念即可。

Kubernetes v1.32 版本引入了多项新的稳定、Beta 和 Alpha 版本的功能。一贯交付高质量版本的承诺凸显了 Kubernetes 社区的开发周期实力和社区的活跃支持。

在过去一年里，大数据继续与云计算、人工智能深度融合，全面提升数据处理和智能化水平。同时，大数据应用场景变得更加广泛，覆盖到更多行业和领域，为不同行业的数字化转型提供坚实底座。

技术的竞争点主要在大模型上。大模型的爆火为云计算厂商开启了新的增长机会，同时模型即服务(Model as a Service，MaaS)成为云厂商的重要战略部署。

面向未来，系统架构的复杂性一直在增加，我们该如何继续扩大规模，提高系统可靠性?“复杂无处不在，请为失败做好准备。”Werner认为，无论是单体服务、微服务，还是纳米服务，每一项服务都有争议，企业正确的做法是“按需选择”。

聚云科技是一家云管理服务提供商(MSP)，最早是猎豹移动的控股子公司，主要支撑企业的内部业务，2020年正式独立，全面服务中国企业乘云出海。随着生成式AI时代的到来，原有业务也在发生着微妙变化。

快手数据平台部的使命是提升数据决策效率，利用数据促进业绩增长。我们需要通过数据处理、数据挖掘、并借助一些产品工具为业务提供分析、实验和增长方面的解决方案。

在当今这个数据主导的时代，大数据与AI的协同作用对于寻求竞争优势的组织而言愈发关键。大数据以其庞大的数据量、多样化的数据类型以及高速的数据生成能力，为AI算法提供了丰富的原材料，助力其挖掘出有价值的洞见，推动明智决策的制定。

云计算无疑是大模型的选择。换个角度看，大模型又何尝不是云计算的“回春丹”?今天的大模型与云计算，像极了当年的淘金者与卖铲人，也许只有“双赢”，才是最不辜负这个时代的理想结局。

银行信用卡业务数字化转型日趋激烈，业务、科技融合是信用卡业务数字化转型的关键环节。信用卡中心需要打破传统业务与科技之间的壁垒，推动业务与科技的深度融合。

风控团队与黑灰产的对抗是动态且激烈的，技术也在不断迭代升级。我们希望通过一系列硬核技术分享，与风控岗位的小伙伴们加深交流，共同夯实业务基石。

人工智能和大数据是当今科技发展的两大支柱，二者相互依存，共同推动了技术创新和社会进步。AI 依赖大数据进行训练和优化，而大数据需要 AI 进行高效处理和分析。

Apache Doris 2.1.7 版本已于 2024 年 11 月 10 日正式发布。2.1.7 版本持续升级改进，同时在湖仓一体、异步物化视图、半结构化数据管理、查询优化器、执行引擎、存储管理、以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。

Gartner近日发布2025年及未来的重要战略预测。Gartner的重要预测探讨了生成式人工智能(GenAI)如何影响在多数人眼中只有人类才能产生持久影响的领域。

数据库从生产库定期生成全网测试环境库，进行生产测试数据隔离。此方案不会影响到生产环境，最为安全，但需要额外的资源，且会增加日常运维工作量。