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石油和天然气行业是世界上最复杂、数据最密集的行业之一。该领域产生的数据量巨大，其正确的管理和架构对于成功至关重要。

早期的SMP架构的服务器CPU和内存配置都不多，因此CPU通过总线访问内存就可以了，随着硬件的发展，内存从MB级别已经达到了TB级别，而CPU也从单颗CPU1-2核变成了数十核，甚至上百核的庞然大物。因此传统的UMA中的总线就成为瓶颈了。

随着数字化转型不断深入，企业逐步走向数据驱动，从数字化管理变为数智化运营，需要实现更精细化的管理，数字化的需求由之前的面向结果、管理者，变为面向过程和全员，用数需求、用数人群和数据源同时爆炸性增长。在数智化运营方面，有众多团队和员工从事运营相关的角色和动作，这导致用数需求是动态的且复杂多变。

上星期发过一篇关于AIOPS的最后一公里的文章，主要观点是OPS需要确定的回答，而AI给出的泛化分析不能满足OPS的需求。需要通过“知识自动化”来补齐这最后一公里。

2023年即将过去，这一年与圈内朋友交流，大部分都是摇头叹息，看的出来大家的数字化做的异常艰难，企业受市场影响削减了数字化的投入

A公司是一家科技初创企业，其数据领域却是按照传统的商业智能框架开始的，A公司数据架构基于批量ETL(提取、转换和加载)管道来提取和处理数据;操作数据存储(ODS)作为暂存区域和最终数据仓库结构，细分为数据集市，以支持决策过程。

企业数字化转型建设是一个复杂的体系工程，但当前大部分的传统企业做数字化由于前期缺乏规划性、专业性，都是在不断试错、不断的摸索中前行，所以造就了大量的系统孤岛、数据孤岛

日前，成立近20年的GBASE南大通用在其天津总部召开了一场媒体开放日活动，展示其“新产品、新市场、新战略”，以一种崭新的姿态宣示自己早已走出泥淖，如今乘风破浪创新起航，足以令外界对这个元老级数据库厂商刮目相看。

本期为系列沙龙的第四期，我们邀请了南大通用解决方案架构师李运涛、柏睿数据副总裁李远志、星辰天合产品总监朱荣泽、Bytebase 解决方案架构师王长煜几位专家，探讨国产化软硬件替代的关键问题和解决方案。

在上一篇文章中老杨以人体为例通俗的讲解了数字化转型是什么这个问题，那么接下来就是最为关心的“怎么干”的问题。

在数字孪生系统中其实是可以做很多事情的，但是数字孪生系统的建设不是花一笔钱买个软件，做个集成就可以实现的。其核心不是那些花里胡哨的外观，而是积累在系统中的数据与算法。

数据团队希望快速回答所有这些问题。然而，在实践中，他们遇到了困难，因为在操作数据库发生更改后，他们需要花费太多时间来修复损坏的数据管道。

与传统IT基础设施相比，云平台，容器化的IT基础设施在平台层面上的复杂度都是超级的，大多数使用者都无法完全掌握，甚至连有效的优化与管理都无法胜任。

每个企业的改革之路并非一帆风顺，尤其是专业程度高、复杂的数字化转型建设，需要的是正确的路径与方法，否则面临的不仅是失败的痛苦，还有巨大的试错成本。

随着现代数据堆栈的兴起，所有业务数据现在都集中到云数据湖和数据仓库中。这使得团队可以更轻松地连接和分析不同的数据集，无论是产品、营销、销售还是财务数据。但它也可能给组织中负责制定数据治理策略的人员带来挑战。

redis使用内存作为存储介质，具有良好的性能和低延迟，但其内存容量通常成为瓶颈，且内存价格较高，导致redis使用成本较高。

数字化转型就是一个软件、硬件、网络、流程、数据、能力的结合体，需要技术与业务的融合才能构建企业发展的双引擎，任何一方的缺失都将影响数字化建设的进度，数字化转型建设需要合力

作为数据工程师或数据架构师，您负责设计和构建存储和处理为您的组织提供支持的数据的基础设施。但您是否曾想过将您的数据视为犯罪现场?在本文中，我们将探讨这种方法为何有益，以及如何在自己的工作中实施它。

OpenInfra基金会近日宣布成立OpenInfra亚洲首届咨询委员会，在促进和保护开源社区及相关技术的同时，适时发声，为OpenInfra区域性生态提供指导策略。

日前，中关村科金正式发布了国内首个企业知识大模型、AgentGraph应用开发平台，以及“超级员工”系列AIGC应用，为企业提供开箱即用、成本可负担的专属领域大模型服务，这意味着，作为对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金完成了基于大模型的重构与蜕变。