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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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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?

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。

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》。

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。

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。

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。

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。

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%。