ITPub博客

在 Kubernetes 和容器化技术愈发成熟的今日，越来越多企业开始将业务应用迁移到云上，采用云原生架构支持业务高速稳定地发展。

NAS迁移对不同存储类型，不同基础环境，不同业务类型等等都有不同实施方式。

金融市场交易速度一直是各大金融机构的核心竞争力。当市场行情数据接入延迟降低到毫秒级别时，业务能更及时地获取市场数据进行交易决策与风险管控，从而可能提高交易成功率和带来更大的利润。

平台工程是为了让软件工程团队能够更有效的交付软件应用，以使客户获得有竞争力的业务优势，构建的一些列研发、运维运营工具平台，以更高效的方式持续交付软件应用系统和确保软件稳定运行。

在生成式AI到来之前，谷歌是人工智能和机器学习领域的“资深玩家”;但是在生成式AI之后，谷歌明显落后于OpenAI和微软，后者不仅有ChatGPT和Bing Chat，现在还发布了Sora(人工智能文生视频大模型)。

全球算力资源正在换挡，中国算力产业也走到了十字路口。

从行业来看，政府依旧是数字化出单最多的领域，阿里云、华为云、浪潮云、百度云、京东云中标的数字化项目中，来自政府的项目比例均超过了1/3，腾讯云也有约1/6的项目来自政府客户。

选择VMware产品的替代方案是一个复杂的过程。客户寻找适合自己的替换方案，有两种主要选择：公有云私有化方案和基于虚拟化方案的轻量级云平台。

在互联网经济热火朝天的年代，最先让中台发扬光大的是阿里巴巴，通过推行“大中台，小前台”的战略，阿里将⾃己的技术和业务能力沉淀出一整套综合能力平台。

通过数据服务或者卸数接口来倒推数据仓库的整体范围，并框定迁移内容，制定方针为“异构搬迁，数据不变”。

从企业上云之初开始，云服务商就在承诺，可以在几秒钟内实现云的弹性部署，让用户实现规模化经济效益。省钱省力还能快速部署，并且在诸多数字化转型成功案例的光环照耀下，任何CIO或者企业IT高管都不会拒绝云带来的诱惑。

银行在制定数据备份保留策略时，需要考虑到监管要求、实际业务需求、备份周期、备份存储时间、备份存储位置、备份策略、恢复测试和备份安全性等多个因素，并根据具体情况进行适当调整和优化。

Weaveworks 的首席执行官兼联合创始人 Alexis Richardson 在 LinkedIn 上分享了公司关闭的沉重消息。

在生成式AI浪潮的推动下，企业要想走向现代化业务场景，必须先解决过去上云的技术债务问题。如果不解决云上资源消耗问题，生成式AI会变成巨大的“吞金池”。

Elasticsearch在大数据和AI等相关应用场景的使用被更多人关注，但相关资料较少、排查问题困难，运维难点难以突破。

未来的云服务将更加集成编程构件，使得开发人员能够无缝地使用他们喜欢的编程语言来组合应用程序。

从架构角度看，我们应该怎么去认清高可用的本质，并真正在业务场景中做好高可用，这是本文想跟大家探讨的问题。

面对大数据平台众多数据治理问题的挑战，我们用1套组织架构，1部数据治理方法论，1套全链路治理平台来满足各类数据治理的需求。

数据消费是数据飞轮的核心驱动力，也是企业数字化转型的核心。消费繁荣可以促进数据资产的建设，消费繁荣能促进业务的发展。

数据仓库作为金融机构的数据基础设施，对于技术的高要求表现在两个方面：一方面需要集群具备较高的运行效率，良好的可扩展性、稳定性和系统兼容性。