基于关键的可观测性指标了解应用服务运行状态，能够提升服务运行效能。本文分析了应分布式用的 4 个核心可观测性指标。

数据湖是一种支持结构化、半结构化、非结构化等大规模数据存储和计算的系统架构，能够高效地对原始数据进行存储和取用，解决了传统数据仓库需要预先定义数据结构、海量数据加载慢的问题。

这几天朋友圈异常热闹，导火索来自前阿里AI科学家贾扬清的一则消息，他说某国产大模型抄袭了META 的LLaMA架构，并且只换了几个变量名称就说成是自研，谴责这种行为没有底线。

腾讯发布最新财报。数据显示，腾讯2023年Q3的营收为1546亿元，同比增长10%。其中，金融科技与企业服务（简称“ToB业务”）占大头，营收额为520亿元，同比增长16%，占总营收的34%。

基于Doris的一些存储实时数仓在越来越多的场景中开始有一些实践。大家也看到了这种方案频繁出现在社区分享中。但是我们得客观看待这种方案，基于存储的实时数仓有优势也有他的劣势，生产环境中我们要谨慎评估个人的业务场景。

在云计算和数据管理不断演进的领域，SAP和亚马逊网络服务（AWS）最近取得了一次重大进展。

为了提升客户体验和效率，金融机构不断探索自然语言处理、机器学习等技术手段来优化客服服务，其中大模型技术被广泛应用，成为当前最热门的研究方向之一，是目前通往AGI的实现方式。

如果Kafka完成了数据湖能力的支持，那么对于整个数据产品来说就是一次整合和变革，将根本性缩短现有的数据处理链路，同时可以统一数据源，减少数据产品间的转换适配等成本。

如果单从架构上来看，对一些可以直接以对象方式存储及访问的场景来说，Ceph的IO深度以及接口的衔接维度看，更利于发挥其性能的优势。

让AV更智能的Q-SYS桥思在北京、成都、武汉及杭州成功举办“数智AVC大会”，以“共赢融合新时代”为题，展示崭新的高规格空间新趋势。

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。

一场史诗级的生成式AI争夺战正在打响！当各家企业都在秀自己的基础模型、大模型，亚马逊云科技从“场景”角度进行弯道超车，以全栈AI能力助力更多客户“走深向实”，为业务赋能。

向量数据库具有快速计算向量相似度的优势，能在 N 个向量中找出与目标向量在高维空间中最相似的前 K 个向量。

Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。

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。

随着数据扩展需求，团队需要开始优先考虑其可靠性。本文主要探究为什么 DataOps是可能的答案，以及我们该如何开始DataOps。

海量小文件，不仅是一个行业难题，更是一个世界性难题，各行各业的诸多场景下都存在类似困境。

在特许模式中，CIO还与其他高管共同负责技术治理。近一半的特许者型CIO（47%）认同业务部门应与IT分担合规和风险责任，而经营者型CIO中的这一比例仅为 19%。

智能化浪潮正奔涌而来，数字化和智能化不仅改变着公众的工作和生活，也为产业带来无限想象。

在2023云栖大会上，阿里巴巴平头哥发布旗下首颗SSD主控芯片镇岳510，该芯片为云计算场景深度定制，实现4μs超低时延，比业界主流降低30%以上，误码率低至10^-18，比业内标杆领先一个数量级。