ITPub博客

数据中台的第一阶段建设以最为基础的各项能力建设为主，其中不可或缺的包括对于技术平台工具的搭建，以及完成基础数据架构及技术架构的设计。

虽然这些输出可能足以让你开始使用，但大多数从业人员希望将 Falco 与他们已经使用的工具集成。这就是Falcosidekick[2]的用武之地。

实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求，依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术，兼具时效性和灵活性优势，可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。

用好大模型，离不开向量数据库。在大数据中寻找有用信息，必须通过向量数据库来解决高维数据复杂的关系和模式，这也是数据库领域常说的“专库专用”。

采用什么方案主要是与公司的技术路线相关，当前的虚拟化、超融合、云解决方案，基本上都能很好的支持信创操作系统，选择一款合适的产品基于企业规模，后续规划，技术路线等多个方面考虑。

随着银行数字化转型升级进程的加快，IT系统架构越来越复杂，软件更新迭代越来越快。

云原生是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方法论，应用程序从设计之初即考虑到云的环境，充分利用和发挥云平台的“弹性+分布式”优势，在云上以最佳的方式运行。

随着企业数据量的不断增加，数据治理变得越来越重要，在数据治理过程中，数据仓库扮演着重要角色。

在数字化时代，数据已成为零售业的核心资产，而数据治理则成为零售业成功运营的关键因素之一。

数据孤岛如同数据海洋中的一个个岛屿，数据在其中被封存、无法流动，无法为企业带来更大的价值。那么，如何解决这个问题呢?

如果不是容器成为新的计算单元，我们现在所见的很多事物 —— 基于微服务的架构、Kubernetes 以及其他很多内容 —— 都不会存在。

中台建设的本质，是一项逆人性的工作，团队认知的不一致，过程中的阻力和屁股决定脑袋的定律下，中台预期被没有想象中的完美。

软件堆栈的商品化是如何改变应用为先的云服务的游戏规则。通过使用开源项目和 API 将应用程序与集成逻辑绑定在一起，可以实现更高级别的抽象。

Google 的产品经理、设计师和工程师在这个频道上公开讨论 AI 工具的实际效果和价值，其中有些人质疑投入巨大资源进行 AI 开发是否值得。

与几十年来困扰系统管理员和 IT 人员的虚拟机(VM)和单体应用程序相比，微服务架构要复杂得多。由于 Kubernetes 缺乏数据持久性，往往无法对规模化的 K8s 错误进行本地重现。即使能够捕获，观测数据也会在多个平台上分散，而资源和依赖关系的相互关联关系也难以捕捉。

Fermyon Cloud 使用 AI 级别的 GPU 处理每个请求。由于我们的快速启动和高效的时间共享，我们可以在数百个应用程序之间共享单个 GPU。

本文介绍了 Kubernetes 策略的七个步骤，包括基线、修复标签和注释、迁移到受限制的 Pod Security 标准、压制误报、加入常见加固指南、插入并播放、添加自定义规则以应对未预料的特殊情况。

AutoGPT 放弃使用向量数据库，对某些人来说，可能会有些出乎意料。因为从一开始，向量数据库就被认为可以帮助 AI 代理管理长期记忆。

Hadoop/Spark 是源自头部互联网企业的重型解决方案，适合需要有超大规模集群的巨大企业。很多场景的数据虽然也不少，但小集群甚至无集群就足够处理，远没多到这些巨大企业的规模，也没有那么多的硬件设备和维护人员。

云原生技术结合云计算的特点，实现底层硬件和操作系统的解耦，满足用户在扩展性、可用性、可移植性等方面的需求，推动技术架构深层次融合，实现业务短期迭代、产品更新、应用弹性伸缩，极大地释放云计算效能。云原生技术为工商银行业务创新快速发展、产品快速迭代提供了有效的解决手段，极大提升系统稳定性和安全性，有效降低信息系统运营维护成本。