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AWS大面积瘫痪波及互联网，再掀去中心化呼声
此次故障再次警示世人：即便中断时间短暂，互联网骨干网络仍极其脆弱，而全球对这些在线服务的依赖晨读之深。尽管AWS及其竞争对手通常运行稳健，但互联网本质上是由相互交织的服务构成的复杂网络，其可靠性取决于最薄弱的代码环节。
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揭秘数据可观测性：实现数据AI就绪的5个步骤
尽管可观测性概念迅速崛起，但当前正处于“幻灭低谷期”——企业正苦于将其转化为切实价值。核心启示在于：可观测性不仅是可购买的工具，更需作为专业体系与文化内化于数据实践中，方能与工具形成协同。
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穿越数据安全雷区
在互联互通的世界里，数据泄露始终是潜伏的威胁，而数据库管理员（DBA）正是守护企业最宝贵资产“数据”的前线卫士。现代数据库环境融合了本地部署、云端和混合系统，犹如一片雷区。要成功穿越这片雷区，不仅需要技术能力，更需要采取主动、战略性的安全措施。
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基于Iceberg构建Lakehouse的5个要点
随着越来越多的组织采用Lakehouse架构，Apache Iceberg已成为现代Lakehouse核心的开放表格式。Iceberg为跨引擎的数据存储提供了统一、可扩展且互操作的基础。
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将智能融入数据库层
数据库的下一次进化不仅关乎更快的查询或更廉价的存储。其核心在于将智能直接嵌入数据库层——这种智能能在数据抵达时即时检测异常，预测未来趋势，并实时触发行动，无需等待协调管道或外部系统响应。
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微软Fabric如何推动重构AI数据认知方式
图结构通过提供清晰的起点赋能系统，能精准锁定关键要素——无论是关联特定产品的客户群体，还是序列连接的设备链条。一旦定义目标集，向量搜索便能在其中挖掘模式与意义。模型不再盲目遍历全部数据，而是聚焦于更具上下文关联的局部空间。
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AI规模化应用，必须释放非结构化数据的价值
过去两年间，我们见证了大型语言模型(LLMs)的飞速发展。随着这些模型日益强大且趋于商品化，企业真正的竞争优势将取决于其有效利用内部数据的能力。非结构化内容构成了现代人工智能系统的基石，因此企业必须构建强大的非结构化数据基础设施，方能在人工智能驱动的时代取得成功。
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DBA的演变：超越数据库守护者的角色
到了2025年，DBA的职责正以前所未有的速度转型。当今的DBA不再仅是数据库保管员，更需成为数据战略家、自动化专家、云集成师乃至业务赋能者。单纯管理备份、调优SQL和处理存储分配的时代正成为过去，但我们必须思考：DBA的适应速度是否足以保持其价值?
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Agentic AI与生命科学的数据革命
麦肯锡估算，生命科学领域75%至85%的日常工作流程可通过AI智能体更高效处理。这将为药物发现、试验规划和合规等领域释放25%至40%的产能，其价值不仅在于节省时间。
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怎么看报告指出的生成式AI存在95%的失败率?
麻省理工学院《2025年商业人工智能现状》报告引发热议，其原因不难理解。报告开篇便以醒目标题指出：尽管企业已投入逾300亿美元用于生成式人工智能，但95%的试点项目仍未能投入实际生产。
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Neo4j凭借全新Infinigraph架构大幅提升扩展能力
9月5日消息，Neo4j近期发布了全新Infinigraph架构，宣称该架构解决了图数据库扩展中的根本性挑战：随着数据量增长，难以将图数据库结构完整保留在内存中。该公司表示，这项创新将为欺诈检测等运营场景释放全新扩展能力，同时强化新兴的GraphRAG工作负载。
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MariaDB收购SkySQL加速云和AI进程
8月26日消息，MariaDB plc宣布收购SkySQL公司，后者是人工智能驱动的Serverless数据库即服务(DBaaS)平台提供商，此次收购将SkySQL成熟的DBaaS产品重新纳入MariaDB产品组合。
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Databricks估值突破千亿，能否迈向万亿?
从日前公布的最新融资情况来看，Databricks短期内不会上市。但暂缓IPO似乎并未影响公司迅猛的增长势头。首席执行官Ali Ghodsi表示，该公司正朝着万亿估值企业迈进。
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大数据的启示同样适用于人工智能
归根结底，大数据热潮的失败并非源于技术不足。而是源于一种非理性的信念，即新技术本身就能代表一种可行的商业策略。原本理性的商业领袖们不知何故被说服，认为投资某项技术就能神奇地转型业务。但在现实世界中，业务转型要困难得多。
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为什么元数据在AI时代变得更为重要?
历史上，系统元数据(例如文件大小、类型、所有者、创建日期和最后修改时间)被视为一组被动描述符。这些由存储系统自动生成的元数据帮助IT团队管理存储、保留和访问策略。但人工智能的兴起彻底重新定义了元数据的功能与必要性。
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Snowflake可直接运行Apache Spark，与Databricks竞争加剧
Snowflake 宣布推出 Snowpark Connect for Apache Spark 的公开预览版，这是一款新产品，可让客户在 Snowflake 云上直接运行其现有的 Apache Spark 代码。此举使 Snowflake 更接近其主要竞争对手 Databricks 所提供的服务。
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德勤：信任是金融与会计领域采用与应用Agentic AI的关键因素
尽管对人工智能的未来充满乐观，但目前很少有组织使用人工智能代理来支持财务和会计任务。仅有13.5%的受访者表示其组织已采用人工智能代理，33.6%的受访者表示他们目前正在开发或计划未来采用该技术，另有7.6%的受访者表示他们不知道什么是人工智能代理。
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AI技能需求旺盛，但AI教育未能跟上
美国数百万工人表示希望掌握AI技能。近4700万白领专业人士计划在未来六个月内开始学习，这一趋势源于他们认为AI将重塑其工作岗位，无论他们是否做好准备。雇主方面也面临紧迫需求。AI和机器学习工程师的职位预计每年将增长40%。这一增速几乎是所有职业平均增速的100倍。
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MCP 综述：为何数据库提供商正在围绕上下文进行重建
这一转变在数据库领域尤为明显。数据库不再仅仅是数据的存储场所，正逐渐成为 AI 理解其工作环境的关键组成部分。借助MCP支持，数据库可帮助AI代理以更连贯的方式访问并处理信息，减少猜测成分。
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云回迁：重新审视纯云战略
多年来，云计算一直被视为IT基础设施的终极解决方案，承诺提供可扩展性、灵活性和成本节约。各类规模的组织纷纷涌向云端，被其按需付费的定价模式和摆脱本地硬件限制的自由所吸引。然而，一种有趣的转变正在发生：部分组织正将工作负载从云端迁回本地或混合环境。这一现象被称为云回迁
