免费3篇/更新中
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容器、容器云和容器化PaaS平台之间到底是什么关系？
众多概念和定义的混乱，使实施容器云的时候产生众多的分歧，无所适从。那么容器、容器云、容器化 PaaS 以及与 Docker 、 Kubernetes 之间是个什么样的关系?
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存储全面一体化管理的实施路径探索
企业数字化转型背景下，对内部运维一体化、自动化、智能化的建设要求也相应提高。其中，对不同类型、不同品牌、不同架构的存储实施全面整体的管理是企业运维质效的重要方面，是保障业务稳定运行、确保企业数字化转型顺利的重要一环。
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Flink 流批一体在模型特征场景的使用
用户既要学习 Spark 又要学 Flink 。尤其是 Flink 里面很多语法和现在的 Spark 稍微有些不一样。大部分开发同学都是从离线的模型转到实时。那它其实是有比较高的学习成本，或者是比较高的转换成本。
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开源大模型王位易主，Databricks开源了1320亿参数大模型DBRX
相比商用大模型，开源大模型则具有广泛的参与性和开放性，其代码和算法可以公开获取和修改。这使得开源大模型在技术创新和适应性方面具有显著优势。
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AI军备赛开打，亚马逊向OpenAI对手追投27.5亿美元
亚马逊在生成式AI层面的战略部署火力猛增，趁着AI新王Anthropic刚刚上位，正意气风发，亚马逊再次输出“粮草”和“弹药”，以27.5亿美元的追加投资助新王开疆沃土。
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全球首款云原生操作系统DBOS正式发布！
DBOS是全球首款云原生操作系统，实现操作系统与分布式数据库的融合，解决系统资源、性能、安全问题。通过DBMS事务存储计算，实现系统安全、闪回、防篡改，以及资源和性能的弹性扩展、高可用性。
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云智共生发展回顾及未来征途展望
喜欢围棋的人，一定不会忘记一件事，那就是二十多年前，那场轰动全世界的人机大战。
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数据治理是引领企业数字化转型的关键之路
随着数字化浪潮的推进，数据治理已成为众多企业关注的焦点。本文将深入探讨数据治理的重要性、挑战及解决方案，旨在帮助读者理解并实践有效的数据治理策略，从而推动企业的数字化转型进程。
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金融数据安全是数据治理的首要任务
随着信息技术的飞速发展，金融数据已成为驱动金融行业创新和发展的重要资产。然而，数据的价值越高，其面临的安全风险也越大。因此，维护金融数据安全已成为数据治理的首要任务。
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生产环境中使用的Ubuntu哪个版本比较稳定？
服务器操作系统的稳定性直接关系到企业业务的连续性和数据的安全性。Ubuntu作为一款开源且广泛应用的Linux发行版，其不同版本在性能、安全性和稳定性方面均有所差异。
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Gartner发布2024年影响技术提供商的重大趋势
Gartner执行副总裁Eric Hunter表示：“生成式人工智能(GenAI)开始主导几乎所有技术提供商的技术和产品发展进程。从增长和产品战略到员工平时所用工具，GenAI令技术提供商发生了‘脱胎换骨’的变化。
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一文读懂 LLM Datesets （大语言模型数据集）
随着大模型越来越成熟、稳定，业内人士预估2024年将会进入大模型应用元年。本文为相关人员提供必要的基础知识储备，后续还将推出实践系列，以应对大模型在各个行业的广泛应用带来的挑战。
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信创数据库：机遇与挑战并存的未来之路
本文分析了信创数据库的发展空间与面临的问题，并着重探讨了克服风险挑战的策略和方法，从企业、监管两个角度提出了加强国产数据库技术研发和市场推广的措施，以及创新发展的探索方向。旨在抛砖引玉，希望能够有更多同行关注这一领域，发表真知灼见。
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企业真的有必要对Kubernetes做大量投入吗？
当我们真正衡量Kubernetes总拥有成本(TCO)时，就会发现一种现象，有时候传统的开发方式反而更具优势。如今，这一趋势愈发强烈，已经到了非说不可的时候了。
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Uber 基于Apache Hudi的超级数据基础设施
Girish 强调了 Uber 数据基础设施团队实施的多项技术定制，以提高可靠性、增强性能并促进多云部署。
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数据中台为什么需要数据服务？
为什么中台提供数据服务，而不是按照业务系统的要求和格式各自开发数据服务了?
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数据治理：先建后治，还是先治后建？
在推进数据治理的过程中，许多组织都面临着一个根本性的问题：是先建立数据治理框架再进行治疗，还是先进行数据治理再逐步构建框架?这个问题不仅关乎到数据治理的效率和效果，还直接关系到组织的长期竞争力。
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AI时代的数据治理之道：构建智能化新生态的思考
随着人工智能(AI)技术的快速发展，数据已成为驱动AI应用的核心要素。然而，数据治理在AI时代面临着前所未有的挑战和机遇。
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挖掘数据要素潜力：揭秘大数据背后的无尽宝藏
在数字化时代，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，成为了一种重要的资源和资产。然而，很多人对于大数据的理解还停留在“海量信息”的层面，并不知道如何挖掘和利用这些数据要素背后的无尽宝藏。
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实践中的数据碎片化治理：策略与实施
随着信息技术的快速发展，数据已经成为现代社会发展的重要驱动力。然而，数据碎片化问题也逐渐显现，对数据的整合、分析和利用带来了诸多挑战。那么，如何有效治理数据碎片化呢?
