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2024-10-15
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  存算分离架构是一种新的数据架构的设计范式,自上而下分为数据分析层、计算层和存储层。

  存算分离架构是一种新的数据架构的设计范式,自上而下分为数据分析层、计算层和存储层,其中计算层和存储层解耦合,都是独立的分布式服务。

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  在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。然而,收集到的数据往往存在各种问题,如不完整、不准确、不一致等,这些问题会严重影响数据分析的结果和决策的正确性。

  今天上午,国务院新闻办公室举行新闻发布会,国家数据局局长刘烈宏介绍公共数据资源开发利用有关情况。

  随着大数据时代的到来,数据的价值日益凸显,而如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。AI大模型的出现,为大数据领域带来了新的机遇和变革。本文将探讨大模型在大数据领域的应用场景,以及当前落地的情况。

  数据集成是一个过程,它涉及将来自不同数据源(如不同的数据库、应用程序和业务系统)的数据结合到一起,形成一个统一、一致的视图。

  国资央企正快马加鞭推动大模型布局,按照“数据为根、算力为本、以用促研”的思路,发挥各自之所长,挖掘场景之所需,探索中国特色的“大模型技术体系”。

  为贯彻落实党的二十届三中全会决策部署,培育全国一体化数据市场,促进企业数据资源合规高效开发利用,国家数据局会同有关部门研究起草了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》,现向社会公开征求意见。

  数据库工具选型是数据库管理和开发过程中一个至关重要的环节,它直接影响到数据库的性能、可维护性、安全性以及开发效率。选择适合的数据库工具背景通常涉及多个方面的考量,包括业务需求、技术栈兼容性、性能与成本、可维护性、安全性与合规性,以及易用性等关键因素。

  现在行业内有很多号称打破冯·诺依曼架构的系统,但背后逻辑都是遵照冯·诺依曼架构的指导思想,严格来说不存在打破的说法。

  Karpenter 1.0 的发布不仅标志着其从测试阶段的成熟,也为 Kubernetes 集群的自动扩缩容管理带来了更多稳定性和功能性。

  在混合式AI框架中,个人大模型和企业大模型,以及在其基础上开发的个人智能体和企业智能体,将与公有大模型共存、互补,提供更加个性化的服务,同时在算力效率、成本考量、数据隐私等方面实现全面升级。

  上海证券交易所(简称:上交所)发布公告称,由于大量投资者集中涌入,导致股票竞价交易系统出现异常,该交易所在第一时间就相关情况进行排查,不久后得到恢复。

  不论是数据同步还是数据的使用,乐鱼体育APP数据治理至关重要。比如在数据同步过程中,出现了不合法的数据格式,在源库中存储没有问题,同步就会出现一些问题。另外在数据分析时,特别是数值分析,出现的数值是字符型就无法分析了。

  金山云的智算服务在不断升级,尤其在大模型训练和算力服务方面,展现出强大的技术支撑实力和快速响应市场变化的能力。

  随着企业数字化转型的深入,现代企业对于业务连续性的依赖显著加强,保障业务连续性也涵盖更广泛的数字化风险,包括网络攻击、系统故障和数据泄露。作为数字化转型的云底座,云平台在保障业务连续性方面起到了关键性作用:

  VMware,一家专注于云计算和虚拟化技术的服务商;博通,以芯片为核心业务。未来,这两家企业将走向“软硬一体”新征程。

  不同品牌间 KVM to KVM,这个要看目标端对地源端的适配性,如果有适配,采用工具迁移,没有适配,则可采用文件导出再导入的方案。

  全球本地、云和SaaS环境智能数据管理领域的公认领导者Commvaul宣布任命行业资深人士Sarv Saravanan为公司首任首席客户官。

  大多数企业都会选择SaaS提供商提供的产品用于企业业务场景,但对于有着强大研发能力的企业来说,他们正选择与云服务商合作,共建行业解决方案,这样不仅能满足企业内部需求,还可以把IT开发能力对外开放,让IT中心也有创收能力。

  虽然虚拟机不会消亡,但它们肯定越来越成为现有传统应用程序的象征,而不是新的云原生应用程序正在登陆的地方。

  疫情之下,美国SaaS市值回落,AWS、Salesforce、Adobe都出现了不同程度的市值缩水。以全球软件巨头Salesforce为例,市值半年缩水40%,从3088亿美元降低到1862亿美元。

  Salesforce解散中国区,香港的办公室也关闭,业务由阿里云代销。此消息一出,中国SaaS市场沸腾,众多企业摩拳擦掌,纷纷表示可以挑起大梁。

  HCR慧辰携新品亮相于周年发布会。乐鱼体育APP区别于纯软件销售模式,XMfactory和DMengine从体验和数据入手,点亮数字营销新时代。

  如果你用来管理所有开发项目的平台,企业内部文件的共享知识库,还有业务、销售、和行政部门合作的项目平台,突然都宕机了,甚至厂商告诉你,要2周后才能修复,这段期间,所有数据无法存取,也没有备份版本可用,你会怎么办?

  尽管 SaaS 和备份管理员或多或少都认同从 Microsoft 365 等应用程序备份数据的重要性,但在数据保护方面也存在一些矛盾,这表明需要更清晰地划分角色和职责。

  企业对 SaaS 平台的需求正在迅速扩大,而 SaaS 将在 2022 年对云增长的贡献最大。公有云有助于拥有强大 SaaS 产品的中小企业和初创公司迅速扩张。

  据估算,到 2023 年,中国信创产业市场规模将达 3,650 亿美元,市场容量将破万亿。

  商越科技宣布完成 1.5 亿元 B+轮融资,本轮融资由临港科创投担任管理人的上海人工智能产业基金领投,汉能 PE 及老股东启明创投、赛意产业基金及执一资本跟投。

  全新升级的中电蓝信,基于中国电子云和蓝信全场景智能化安全协同平台SaaS产品服务,为部委、央企、国企等大型组织机构提供没后门、有管理、可追溯及可审计的安全协同办公平台。

  在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。然而,收集到的数据往往存在各种问题,如不完整、不准确、不一致等,这些问题会严重影响数据分析的结果和决策的正确性。

  不论是数据同步还是数据的使用,数据治理至关重要。比如在数据同步过程中,出现了不合法的数据格式,在源库中存储没有问题,同步就会出现一些问题。另外在数据分析时,特别是数值分析,出现的数值是字符型就无法分析了。

  数据治理是一套复杂的管理体系,它无法通过单一的工具或产品来实现。数据的生命周期包含了源头、处理和消费这三个阶段,数据的问题也可能会出现在这三个环节中。

  随着数据量的爆炸性增长和数据应用场景的日益复杂,如何在保障数据安全的同时促进数据的自由流动,成为企业数据治理面临的核心挑战。

  如果报表不是做成多维的方式,只是按不同需求做不同维度和指标的报表,那么因为维度与指标的组合是无穷无尽的,所以报表也是无穷无尽的,很难一直满足千变万化的运营需求。

  对大数据进行有效治理,解决好分布式数据存储问题,是企业能否成为数据驱动型企业的关键能力。即便人类已迈进智能时代的大门,数据治理依然是重中之重。

  随着大数据技术的不断发展,数据规模呈爆炸式增长,数据来源也日趋多样化。如何有效地管理和利用这些数据,成为了企业和社会关注的焦点。本文将探讨在大模型下如何进行数据治理。

  数字化时代,一切都是围绕数据展开的。其中有一个概念非常重要,就是“数据治理”。

  只要是在现实工作与工程中需要依赖人工经验与手工工作的环节,都可以通过大模型预制化、自动化并且持续自适应迭代强化

  数据的采集方式、使用环境以及组织之间存在的语义差异导致数据碎片化现象严重,大模型的出现将对企业数据治理产生深远影响,自然语言有望成为数据语言,使企业能够更加容易地访问数据,而不需要解决以上导致数据碎片化的难题。

  随着像亚马逊、Meta(原Facebook)和谷歌这样的技术公司不断发展和融入我们的生活,它们正在利用大数据技术来监控销售、提高供应链效率和客户满意度,并预测未来的商业成果。目前,大数据的数量非常庞大,IDC预测,全球数据总量到2025年将从2019年的33ZB增长到175ZB,复合年增长率为61%。

  数据治理不能一蹴而就,需要建立起长效的持续运营机制,要将数据治理变成企业的一种机制、一种文化、一种习惯,而数据治理每一次迭代优化都预示着企业数据战略目标的再出发!

  服务器侧还需要进行多路径的配置,主要是服务器操作系统自身的多路径管理软件和存储厂商提供的多路径管理软件。

  由于每种方法都有特定于某些工作负载类型的优势,因此组织最终会同时维护数据仓库和数据湖。

  与数据基础设施关联较为紧密的任务,如数据获取和元数据变更协调,应由IT集中管理。与洞察消费者关联较为紧密的任务,如BI报表交付和自助服务分析,则应更多地由业务端参与或由业务领导者负责。

  微服务是当前软件开发领域的技术热点。不过,随着云原生技术的推广以及大量微服务的落地,反微服务的声音越来越响亮。

  在需要高吞吐量和实时性的场景中,可能会采用动态分配和抢占式调度;而在需要低延迟和高确定性的场景中,则可能更倾向于静态分配和非抢占式调度。

  当我们真正衡量Kubernetes总拥有成本(TCO)时,就会发现一种现象,有时候传统的开发方式反而更具优势。如今,这一趋势愈发强烈,已经到了非说不可的时候了。

  在 Kubernetes 和容器化技术愈发成熟的今日,越来越多企业开始将业务应用迁移到云上,采用云原生架构支持业务高速稳定地发展。

  对于设计者来说,最大的挑战是在如上不可能三角中取得平衡。对于不同类型的系统设计取向自然也不同,但对于低代码平台这一品类来说,大部分情况下,易用性和系统复杂度还是比功能性重要的多。

  与几十年来困扰系统管理员和 IT 人员的虚拟机(VM)和单体应用程序相比,微服务架构要复杂得多。由于 Kubernetes 缺乏数据持久性,往往无法对规模化的 K8s 错误进行本地重现。即使能够捕获,观测数据也会在多个平台上分散,而资源和依赖关系的相互关联关系也难以捕捉。

  本文介绍了 Kubernetes 策略的七个步骤,包括基线、修复标签和注释、迁移到受限制的 Pod Security 标准、压制误报、加入常见加固指南、插入并播放、添加自定义规则以应对未预料的特殊情况。

  Kubernetes从根本上改变了这种流向。与几十年来困扰系统管理员和 IT 人员的虚拟机(VM)和单体应用程序相比,微服务架构要复杂得多。

  尽管在开发和生产环境中采用Kubernetes的情况增加,但对Kubernetes实践的遵循仍然对许多组织构成挑战。

  如今,很多企业都在进行微服务架构重构,问题是微服务到底是不是一个恰当的选择?如果选择没有问题,微服务在什么时候用?重构之后的技术路线和之前是怎样一种关系?

  数据团队通常需要更多,他们希望在不大幅改变现有制度的情况下获得快速、有价值的援助。“数据之旅优先DataOps”方法完全符合这些需求。

  在微服务架构中,批处理是一种常见的数据处理方式,可以用于数据清洗、数据迁移、数据分析等任务。在决定将批处理放在哪一层时,需要考虑业务复杂性、性能需求、数据访问方式等因素。

  OpenShift AI囊括了很多开放式AI模型,开发者不需要从零开始构建,只要用户有数据,就可以通过DevOps的开发方式,去开发自己的AI应用。

  在F5资深架构师林静看来,现代应用架构可以简单地理解为与云原生对应,特别在多云环境下,应用的发布、开发和运行,都与以往架构不同,其中会涉及到云、容器,包括Kubernetes这样的编排技术。

  边缘计算在制造业的发展中扮演着越来越重要的角色。随着工业互联网的普及和制造业数字化转型的加速,边缘计算能够帮助工厂和企业实现更高效、更实时的数据处理和分析。

  云边端架构已成为智能交通行业应用部署的基本范式,云侧负责集中式管理以及部分数据处理,边侧主要提供边缘端数据分析计算决策处理,端侧主要负责业务数据采集。

  百亿级数据库管理是怎样一番场景?朗致集团想了,设计了,并且已经投入生产了。目前,5D系统已经应用于1000家客户落地案例!

  据国家市场监管总局反垄断局执法二司网站10月27日发布的相关文件显示,联通创新创业投资有限公司(以下简称:联通创投)与深圳市腾讯产业创投有限公司(以下简称:腾讯产投)新设合营企业案获无条件批准,新设合营企业拟主要从事内容分发网络(CDN)和边缘计算业务。

  人们对边缘计算报以越来越大的厚望。在这一行业中,不乏有一些大胆的想法,如“边缘将吞噬云计算”,或是,将实时自动化扩展到医疗保健、零售和制造业。

  部署在最后一公里网络用户侧的边缘计算能力,也称为设备边缘。LF Edge 分类中的两个主要边缘层之一,由服务器、存储和网络以及设备组成,部署在最后一公里网络的下游侧。

  UCloud优刻得举办了主题为“让AI离你更近”的AI新品发布暨合作伙伴招募大会。会上共发布三大系列AI智能边端产品,并首次推出UCloud AI合作伙伴开放平台,通过全面开放AI产品能力,打造“离用户、场景、伙伴更近”的AI应用新生态。

  向边缘迁移的重要驱动趋势包括快速变化的混合式办公环境、朝着软件支持型企业的转变,以及保护新型数字化环境的需求。

  企业生成的半数数据将通过边缘计算在集中化的云数据中心之外进行创建和处理。借助Kubernetes,组织能够在边缘高效运行容器平台,通过最大化利用资源,让开发团队获得更高的灵活性和速度。

  通过利用边缘计算在本地处理数据,医疗保健组织可以从最大程度上消除传统本地基础设施的局限性。

  联想大脑是新IT战略的最重要组成部分,通过AI技术的充分利用,将智能化设备应用到各个行业化场景中。问题是,如何让智能化转型实现规模化部署?联想的策略是从“端”和“边”开始,进行智能硬件、软件以及AI生态的布局。

  Gartner预测,到 2024 年,会有超过50%的组织将在至少一个边缘计算系统部署超大规模云边缘解决方案。

  边缘计算将成为云计算的重要组成部分,尤其在混合云生态环境下,边缘计算将在靠近用户设备及应用端发挥关键作用。

  边缘计算增长迅速,据估计,全球边缘市场将从2019年的35亿美元增加到2027年的430亿美元以上。

  到2020年底全球5G签约用户数将达到2.2亿,其中中国占1.75亿,约为全球总数的80%。可以说,消费者对5G的接受程度最终转化成了实际的推动力,而该技术的优势也日益明显。

  冠闵信息是一家成立于2014年的创业公司,与大多数公司不同的是,企业并没有经历从无到有、从零开始打造品牌的过程,更没有遇到找产品、找方向、开拓市场的烦恼。

  随着IT环境的根本性转变,企业越来越希望MSP提供跨整个IT堆栈,且经济高效、可扩展及易用的基于消费的解决方案。

  BoCloud博云正在推进D轮融资进程,相信不久以后,我们将看到这家公司更劲爆的融资消息。在“国家队”的助力下,混合云以及多云管理市场大有想象空间。

  在多云及混合云环境下,懂云的企业和人才已成稀缺资源,而Bespin Global所“建”不凡,凭借专注和卓越的工匠精神,把一切不可能变成了可能!

  ZStack CMP的发布,寓意着这家最早携手阿里云发布“无缝混合云”战略的企业,已在混合云市场占据非常重要的地位。未来,ZStack依然奉行产品化路线,重点拓展、丰富混合云和行业应用场景。

  2018年3月14日,甲骨文携手富通云腾科技有限公司(简称“富通云腾”)及东方云科(北京)数据服务有限公司(简称“东方云科”)举办了题为“乘云万里,妙不科言”的合作伙伴招募研讨会。帮助合作伙伴进一步了解甲骨文的合作伙伴PaaS/IaaS云计算战略,赋能ISV合作伙伴决胜云端。

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