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在技术上，随着滴滴核心业务完成微服务化改造、服务全面上云，以及应对重大故障的同城多活、异地多活的架构积极演进，这无疑给服务通信的可靠性、服务治理、容错与止损、分布式追踪、日志管理、指标集成与观测都带来不小的挑战，与此同时，服务的可观测性自然也极其困难。

要做好一个数据库，仅仅依靠优秀的研发人员和数据库产品经理、架构师是完全不够的，在大量的用户场景中不断磨练，才能够让数据库产品变得更加强大。只有长时间在大量的用户中磨练的产品才能真正走向成熟。

Upwork最近的一项调查发现，与2022年底相比，2023年第二季度该平台上的AIGC招聘职位增加了1000%以上，而同期与AIGC相关的职位搜索则增加了1500%以上。

企业数字化转型从意识到落地是一个漫长的过程，必然经历意识驱动、系统驱动、数据驱动三个阶段，而不同的阶段必然要有强有力的保障措施

完成部署是真正掌握一个数据库产品的第一步，这一步不能省略，纸上得来终觉浅，必须在真实环境上操作才能真正学好，这一点大家一定要注意。

当前的零售行业，表面看是门店的位置之争、形象之争、价格之争，但在门店的背后却是一场数字之争、运营之争、供应链之争、品质之争，是以数字化应用于运营的人、货、场融合之争。

Kesko是芬兰乃至全球首家将数据资产负债表报告作为其年度报告一部分的上市公司。Kesko希望为投资者和其他利益相关者提供公开透明的信息，说明如何利用 Kesko 的大量数据资产使业务、客户、合作伙伴和零售商受益，以及如何以可持续的方式做到这一点，以确保所有数据都受到保护和安全。

数据稳定性的预案应该是快速、准确的，且降低二次伤害的可能，也就要求我们预案脚本要准确可靠，定时review。

通过埋点实现的指标采集必须代码性能十分优越，否则会影响数据库的性能和稳定性。因此这些埋点的代码越简洁，做的事情越少越好。一个数据库产品要做好这一点确实是要花大力气的。

虽然Data Mesh经常被归入数据湖和数据仓库一类，但它其实并不属于这两类。数据湖和数仓等这些技术本质上是用于存储或移动数据的技术，而Data Mesh则专注于数据本身。Data Mesh这种架构能更轻松地将数据所有权分散到多个以业务为中心的领域和类似机构，而不是单一的集中式机构。

职业发展是我们每个人都绕不开的课题。近期滴滴技术视频号联合Mactalk视频号策划了相关主题的直播，直播围绕“职业规划、技术见解、工作复盘、团队合作”等话题展开，现将部分内容整理如下。

中小企业当前缺乏的是以“共同成长”为初心，具有轻咨询管理能力，且能持续陪跑的软件公司来协助企业进行转型建设。而企业也需逐步做各种管理转型，以适应新技术下的各种管理升级。所以中小企业数字化转型之路慢慢，都需甲乙双方上下求索。

Oracle的可观测性经过了三十年的发展，从简陋的指标到OWI以及time model的出现。并不是一蹴而就的，而是经过了很长时间的演进。直到12C出现了数年后，Oracle才利用以往三十年积累的各种可观测性能力，提出了自治数据库的概念。

每个企业的文化、管理背景是不同的，在数字化转型这条路上模仿就是瞎折腾，技术不能掩盖能力的短板，系统不能弥补管理的无能。

在第14届中国数据库技术大会(DTCC2023)上，达梦数据库一体机DAMENG PAI高调亮相，达梦数据副总经理邓亮介绍了达梦数据库一体机软硬融合实践。

大语言模型和图数据库的整合充满了可能性。图数据库供应商Neo4j在8月22日宣布推出向量嵌入存储功能，使其能够充当GPT等大语言模型的长期存储器。

一把手是企业数字化转型的关键与灵魂人物，重视数字化不必细说，但关键是一把手重视数字化并不等于企业会做好数字化，不仅需要战略的高度，更需要明确的方向与路径，关键是方法要对。

数据建模至少部分是一种艺术形式，最有趣的一点是从业务中梳理出他们可能从未明确考虑过的细节、规则和关系。

“不需要运维的数据库”一定是数据库厂家追求的目标，但是要实现这个目标，以目前的技术水平来看，还十分困难

Data Fabric+Lakehouse为数据架构带来怎样的变革?为何大家争相布局?能为企业带来怎样的价值?企业将如何应对新技术?本文将尝试解答。