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在如今的AI时代，企业对非结构化数据处理的需求日益增多。未来，支持多云、混合云，支持AI时代的数据处理，支持按需付费，支持应用敏捷，以及简化IT架构是云原生数据库发展趋势，越来越多的云原生数据库向着这些方向努力。
92%的CIO认为，到2025年，AI技术将在他们的企业中广泛应用，其普及程度将超过任何其他技术。同时，首席信息官面临着来自首席执行官和董事会的压力，他们对AI赋能业务的期望日益高涨。
10月，IDC发布《中国云原生事务型数据库厂商技术能力评估报告》指出，尽管云原生数据库市场展现出巨大的发展潜力，但其商业化进程仍处于初级阶段……
首先就是要有批判性思维，我将告诉大家：不优化或许是最好的优化！故事从L老师的一次优化经历说起，希望给大家带来新的启发。
从各种经过验证的企业数字化案例来看一个系统不可能解决企业所有的管理问题，因为每个软件公司侧重的领域不同、行业深度不同、侧重解决的场景也不同，最关键的是每个企业的管理场景也是不尽相同
这些年的技术发展可以看出，在数据库可观察性能力以及自治数据库方面，O记是一步一个脚印的走出来的，每上一个台阶都是踏着前面坚实的基础的。
在高喊"数据驱动"之前,我们还有很长的路要走。认清现实,夯实基础,找准切入点,持续改进 —— 这才是我们通向真正数据驱动的必经之路。
今天的内容将围绕三个核心部分展开。首先，我们将概述基本问题，为后续讨论奠定基础。接着，我们将深入探讨MySQL中可能更偏向于TP的问题，并分析在TP系统中如何识别和解决与AP相关的问题。最后，我们将深入剖析真正的AP问题，特别是查询技术所面临的针对性挑战。
AI与AI的对抗，往往是道高一尺魔高一丈。像Jumio公司拥有海量的数据和先进的模型，能够让我们有机会第一个发现新出现的欺诈模式或方法，可以第一个做出反应，阻止破坏范围扩大。
在一些对响应要求比较极端的系统中，会将一些操作制定到固定的NUMA节点中，以避免内存的远程访问，这需要对CPU逻辑核心、物理核心、内存控制器配置以及自身软件设计、负载和操作系统有深入了解。
对于历史数据可以执行一次数据清洗。最好不要带着各种不同格式，在查询时候去转换。所有的工作做在前面的工序中。而不是最后一道工序撑起所有的漏洞。
我相信所有人都听说过流传的一句话——“数据是新石油”。如果真是这样，那么数据治理就是将原始数据转化为业务高辛烷值燃料的炼油厂。
建立模型的过程，远比模型本身更有价值。在建立模型过程中，会暴漏数据采集的问题，会暴漏目标混乱，思路不清的问题，会发现业务规律性，这些都能极大辅助决策，帮我们把决策拉回到客观、理性的道路上。
10月28日，OSI(Open Source Initiative)发布了首个(OSAID)开源人工智能定义，这标志着开源人工智能运动取得了进展。虽然OSAID向前迈出了一步，但由于缺乏对训练数据开放性的要求，因此留下了一个最终需要填补的空白。
10月24日-25日，由中国金融传媒主办、湖北银行协办的2024城商行高质量发展论坛在湖北武汉召开。本次论坛以“稳中求进 向新而行”为主题，汇聚了来自监管部门、城商行和民营银行领导、其他金融机构负责人以及行业专家，围绕城商行改革化险和特色经营等议题进行深入交流
对于Oracle DBA来说，PG这样的学院派数据库无论从架构上还是从功能上都有一定的相似性，学习起来会感到比较亲切。
近日，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布了《中国数据库云市场份额，2024》（Doc#CHC52203925，2024年10月）。
