我发现绝大多数国产数据库厂商都在用类似开源生态的方式发展第三方服务能力，培养自己的拥趸和技术爱好者。这种低成本的方式其实收效甚微，最终很难成功。因为只有利益之所在，才会吸引人进入

往期文章讲过数据治理可以说是数据产品的生命线，如果数据不准给业务带来错误的决策引导，可能会带来难以预计的业务损失。

本文详细阐述了如何在微服务架构中利用服务间的亲和性来提升服务性能和增强请求的稳定性。文章引入了亲和性调度算法（RASA 算法），该算法专为优化容器部署以提高服务间亲和性而设计。

这些数据平台的成功取决于明确的数据战略，即如何处理、组织和管理数据，以及如何利用数据推动创新和解决业务问题。以下是数据平台建设策略应考虑的重要五个方面。

企业正在积极利用数据来优化流程，从而提高效率，直接影响其利润。此外，数据是明智决策的重要工具，可以洞察客户偏好、市场趋势和运营绩效。通过揭示隐藏的模式、预测趋势和个性化体验，数据使企业能够领先竞争对手一步，从而扩大其创造价值的能力。

老杨在企业之前做信息化，现在做所谓的数字化，工作内容还是那些：软件、硬件、网络安全，并没有随着信息化变成数字化工作内容有多大的改变

谈到数据库的使用，和吃面有点类似。不同的用户，可能有不同的偏好，技术能力与技术侧重点也不相同;不同的应用场景对数据库也有适配性，有些场景连Oracle这样强大的数据库也不一定适合。

一直以来企业的数字化转型建设总是在争议与质疑声中进行，企业引进了各种系统应用的效果到底如何，是否真正达到了立项时所说的降本增效，领导提出了此类问题，而大部分的企业CIO此时却只能抓耳挠腮一时间不知如何应对。

达梦的上市，为相对沉寂的数据库行业注入了新的活力。

当前大部分的传统企业都在说自己在做数字化转型，但其实都是在做数字化建设。这两个词看似简单，仅有两字之差，但实际成果却是有着本质的区别。

无论您代表哪个团队，都有一个共同的问题：数据处理。数据处理模式和工具正在不断变化和发展。在本文中，我将介绍Lambda和Kappa数据处理架构作为数据处理架构决策的基础。

如果你是开放数据的支持者，那么上周有关 Apache Iceberg 的新闻定会让你感到高兴。客户需要一种开放的存储格式，而 Snowflake 和 Databricks 正在大力提供这种格式。

目前大部份行业分析还聚焦在Open AI，Langchain这些和Generative AI直接相关的企业和产品上。实际上，企业软件市场的感知和行动已经非常迅速。在此项技术进入公众视野18个月后，我们来盘点一下领先的企业软件应用是如何利用Gen AI技术的。

按照“数据素养”中的路线图，汽车行业可以为信任、创新和道德诚信定义的未来铺平道路，使所有利益相关者受益，并创造一个更可持续、更公平的数据生态系统。

经济好的时候TP+CDC+AP，经济不好的时候，反正如果要保一个，我就保TP。总不能停止交易吧？那么就在TP上想办法怎么叠加AP。

日前，DuckDB发布1.0版本，承诺采用新的数据模型并提高稳定性，增强向后兼容性，从而成为一个成熟的数据库版本。

紧急故障发生的时候，及时止损是首要考虑的问题，不过很多朋友都会选择较为完美地解决问题，或者说在选择策略的时候忽略了某些方案的风险。一旦意识到风险存在，可能已经悔之晚矣。

IT168特别策划了《向量数据库选型指南》，笔者通过对话一线技术专家，全面剖析向量数据库的最新发展动态与核心技术优势，分享各个行业实际应用中遇到的挑战及成功案例，为用户在选型过程中提供有力支持。

当元数据以不同的形式存储在元数据孤岛中时，元数据访问困难（查找和访问元数据的问题）会变得更加复杂。从架构上讲，您可能需要考虑元数据注册表或元数据门户等解决方案来部分缓解这些困难。

​6月4日，Databricks 宣布收购 Apache Iceberg 表格式背后的商业机构 Tabular，Iceberg表格式与 Databricks 自己的 Delta 格式存在竞争关系，为 Databricks 客户在其Lakehouse环境中享受更多的统一性和更少的不兼容性铺平了道路。Databricks 证实，这笔交易的价值超过 10 亿美元。