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存算分离架构是一种新的数据架构的设计范式，自上而下分为数据分析层、计算层和存储层，其中计算层和存储层解耦合，都是独立的分布式服务。

数据已成为企业和组织决策的重要依据。然而，收集到的数据往往存在各种问题，如不完整、不准确、不一致等，这些问题会严重影响数据分析的结果和决策的正确性。与此同时，数据处理也是数据集成的基础，所以数据处理有着至关重要的作用。

Kubernetes v1.31，代号 "Elli"，在庆祝 Kubernetes 项目十周年之后，带来了一系列令人瞩目的新特性和改进，进一步巩固了其在云原生技术领域的领导地位。

随着大数据时代的到来，数据的价值日益凸显，而如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。AI大模型的出现，为大数据领域带来了新的机遇和变革。

在现代企业架构中，集成不仅仅是关于数据。它涉及多种类型，以确保不同的系统、应用程序、服务和数据能够相互协作和通信。

为贯彻落实党的二十届三中全会决策部署，培育全国一体化数据市场，促进企业数据资源合规高效开发利用，国家数据局会同有关部门研究起草了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》，现向社会公开征求意见。

国资央企正快马加鞭推动大模型布局，按照“数据为根、算力为本、以用促研”的思路，发挥各自之所长，挖掘场景之所需，探索中国特色的“大模型技术体系”。

计算系统是由输入、计算和输出三部分组成，这个架构就是冯·诺依曼架构，非常的简单。现在行业内有很多号称打破冯·诺依曼架构的系统，但背后逻辑都是遵照冯·诺依曼架构的指导思想，严格来说不存在打破的说法。

数据管理近几年来一直是企业重点关注的话题。现今，数据管理虽然面临着“投入大，回报低，周期长”等各种各样的难点，但是业内也涌现了一些优秀案例和经典方法论。

AI Agent是一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标，这种能力使得AI Agent有可能彻底改变各行各业和各种环境。

随着生成式AI不断向边缘端延伸，不同应用场景下的边缘端产品数据传输量持续攀升，并催生出对低功耗、高带宽存储产品的迫切需求，存储厂商迎来了广阔的发展空间。

如使用存储链路抖动或远程数据传输到本地未及时交互完成都可能会出现磁盘busy 增高情况，磁盘IO延时会增大，操作系统查看到的只是问题的表象，根因需要检查后端的光纤链路、光纤交换机等。

从简单监控到指标、日志记录和跟踪的组合使用，可观测性作为涵盖所有这些技术的包罗万象的术语变得越来越普遍。关于监控和可观测性的文章很多，但有些内容有待商榷。本文作者梳理了从系统监控到可观测性的相关重点概念和观点，以澄清坊间的模糊认识，希望能够对读者理解相关技术发展趋势有所帮助。

Karpenter 是由 亚马逊网络服务(AWS) 开发的开源 Kubernetes 集群自动扩缩容工具，这一版本的发布标志着 Karpenter 从测试阶段正式迈入稳定阶段，带来了稳定的 API 以及多个新功能。

目前由于数据分散在不同的存储环境或数据库中，对于新业务需求的开发需要人工先从不同的数据库中同步、集中、合并等处理，造成资源和人力的浪费。

Yuno 如何利用 Apache Hudi 实现数据基础架构转型，优化数据湖性能，将成本降低 70%，并实现实时数据洞察。了解 Hudi 的高级功能(如时间旅行、索引和自动文件管理)如何提高效率和可扩展性，从而彻底改变 Yuno 的数据管理策略。

当云计算架构师未能紧密围绕企业的核心商业目标构建其战略时，公司的整体效能将受到明显制约。为了打破这一局限，我们需要从纯粹的技术视角中抽离，融入更为务实的商业考量。

阿里云瑶池数据库宣布重磅升级，发布首个一站式多模数据管理平台DMS：OneMeta+OneOps。

湖仓一体数据架构为AIGC提供了一个高效、灵活且安全的数据管理和处理平台，特别是在多模态数据推理和微调的应用场景中，其优势尤为明显。通过这一架构，企业能够更好地利用大数据和AI技术，推动业务创新和智能决策。

云计算是指一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的模式。