6月29日,OceanBase发布面向AI时代的湖库一体AI数据库,提出以湖库一体为核心架构,将数据湖的开放与海量存储能力、数据库的事务处理与分析能力,以及多模态数据处理能力统一到一套强一致的数据底座上,帮助Agent(智能体)一次获取完整业务上下文,让AI真
AGI 时代的劳动价值将被 “算力成本” 重新定价。传统经济学中,工资与技能稀缺性挂钩,但在 AGI 条件下,劳动者的收入上限取决于 “复制其技能所需的算力成本”。
对于正在寻求下一代数据架构的架构师和 IT 掌舵者而言,可以重新审视自身的技术栈,考虑 Forrester 倡导的多模数据处理平台,为企业的下一个十年发展奠定坚实基础。
昨天下午你和 Agent 花了两个小时排查一个线上问题。过程中它帮你查了日志、读了配置、试了好几种方案,最后定位到是连接池配置导致的。你们还顺便讨论了项目里几个服务之间的依赖关系,以及下周要做的重构计划。
Elastic此次组织调整不难发现,AI浪潮下的企业组织变革,早已摒弃了单纯的裁员减负模式,呈现出收缩与扩张并行的特征。当技术浪潮不可逆转,唯有那些既能果断割舍旧路径,又能敏捷布局新能力的企业与个人,才能变被动为主动,更好地应对挑战,把握机遇。
近日,国际数据公司(IDC)发布《中国零售信贷智能风控解决方案市场份额,2025》报告。数据显示,蚂蚁数科通过AI创新,以16.3%的市场份额蝉联该领域榜首,全年营收同比增长20.3%,显著高于行业平均水平,进一步印证了AI助力风控所释放的商业价值。
这是 OceanBase 和技术人的 straight talk:分享我们对 AI 数据库的思考、技术路线和行业真实场景的实践。
CPU消耗上升,执行时间逐渐延长,缓冲池承受的压力也随之增大。于是,原本“足够好”的查询突然成为了资源争用的真正肇因。这是一个根本性问题,因为SQL并非孤立执行:它是大规模执行的。
在近期举行的“数据与AI峰会”上,Databricks发布了湖式事务分析处理(LTAP)架构,该架构旨在将运营和分析工作负载统一到单一数据副本上。
从这一点上可以看出,哪怕是AGI时代来临,知识库的建设依然是有价值的,高质量的知识可以让智能体解决模型训练中缺少知识的问题,让智能体能够在正确的知识引导下工作也可以避免不必要的误操作,其实知识库是Harness的重要组成部分。
分析师表示,尽管Azure、Postgres和AI正抢尽风头,但微软仍有数十亿个理由继续支持其旗舰数据库管理系统。
6月16日,蚂蚁数科在中国国际金融展主论坛上正式发布Agentar金融智能体专家团,面向银行、证券、保险等行业,覆盖财富管理、金融风控、金融营销等金融核心业务领域。
从核心系统国产升级到AI原生数据底座,近七成万亿级银行的选择表明,金融行业的数据基础设施正在经历从“支撑交易”到“驱动智能”的转变。
未来的应用的更多是在考虑如何适配某个可本地化部署的大语言模型。虽然智能体框架大体是成熟的,不过在针对不同的大模型有的时候、面对不同的场景其表现时不够稳定的,需要做相应的适配。
与许多IT工作流一样,AI具有简化数据库监控、减轻某些可观测性工作流传统上所需人工负担的潜力。尽管AI能够为现代环境扩展监控和可观测性能力,但在使用AI方面,数据库管理员(DBA)仍会犯某些错误。
国际数据公司(IDC)首次发布《中国智能体开发平台市场份额,2025》报告。报告显示IDC数据显示,2025年中国智能体开发平台私有化市场已经初具规模,相关产品收入规模达到17.5亿元人民币;公有云市场仍处于商业化试点和起步阶段,产品收入规模约为2.5亿元人民
IDC报告显示,智能体开发平台正在成为企业落地智能体的关键基础设施,其中私有化市场已经初具规模,公有云市场仍处于商业化试点和起步阶段。IDC 指出,采购企业更关注智能体能否在生产环境中稳定运行,企业数据治理、知识工程和业务Know-How沉淀,成为智能体落地效
OceanBase正式发布“央国企AI一体化数据解决方案”。OceanBase政企事业部总经理丁荣透露,全国近100家央企中,30多家选择将核心系统托付给OceanBase,总计数百家央企和国企使用OceanBase搭载关键业务系统,覆盖运营商、交通、能源等多
未来的应用面对的数据与我上学时学习的程序的公式也完全不同了,不管是结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,包括多模态的数据,可以在一个数据处理引擎里进行处理,数据+业务规则,在这个数据处理引擎里加工后就实现了系统的功能。