代理型人工智能指的是能够独立行动以实现目标而不需要持续人类控制的人工智能系统。这些系统能够基于其程序设定和所处理的数据来做决策、执行操作并适应各种情况，通常不需要人类输入。一个目标可能包含若干个子目标。

传统运维技术的特点主要有静态、被动、依赖专家经验等，而智能运维则主要体现在动态适应、辅助决策、规模化处理、知识泛化等方面，智能运维并非简单替代人力，而是通过技术手段推动专家经验与机器融合，形成人机协同的智能化工作模式，共同提高运维场景的处理能力。

从功能实现层面看，数据库管理平台应该支持安装部署、性能分析及优化、健康检查、高可用、运维管理、备份恢复、安全管理、查询语句执行、平台租户管理、兼容性、平台基础能力和平台资源管理能力等主要功能。

关键企业软件在不断发展。随着软件功能的不断丰富，支持费用也随之增加，而且软件的依赖性也在不断增加，这使得原本就很关键的软件变得更加重要。

正如一位采用多种存储优化策略的架构师所展示的那样，在对数据库存储进行微调时，策略可能千差万别。除了专家的见解，我们还收集了其他答案，提供了该领域专业人士使用的各种方法，为大家优化数据库性能提供参考。

数据思维，是很多大厂面试考察要点，也是很多公司领导挂在嘴边的东西。但什么是数据思维?既然名叫“思维”，那指的就是一种思考方式，而不是机械背诵某段代码或者公式。有很多题目，能测试出数据思维。今天就通过一个简单的小题目，带大家体验下

AI深度应用的基础就是数据，一些传统企业数字化建设较早，因此数据量庞大且架构复杂，比如某制造企业，光是清理近十年积累的订单数据就花了三个月。这还算快的，前期是业务部门还得积极配合。

开发人员和企业现在明白了采用混合方法的必要性，即融合Serverless和传统架构，以满足其不同的应用需求。是的，Serverless有利于特定场景，如突发流量和异步组件，但它并不是万 能药。

此次展览，OceanBase的新一代数据库一体机作为展品亮相。该一体机是基于可信硬件打造的软硬一体化数据库产品，其操作系统、数据库、核心处理器、存储、网络交换机等核心软硬件均为国内自主研发，通过全链路、全体系自研帮助企业实现高质量转型。

训练和部署人工智能模型需要巨大的计算能力，这会导致大量的能源消耗和不断增长的碳足迹。想要部署人工智能的公司往往找不到具有相关专业知识的人选。而且人工智能还带来了一系列其他的伦理问题，包括深度伪造（换脸等深度合成技术）的兴起、知识产权的价值以及人工智能系统的可信度。

在这篇文章中，我们将探讨人工智能中的三个道德问题、数据团队如何参与其中，以及作为数据领导者今天可以做些什么来为未来提供更符合道德和更可靠的人工智能。

上周，我观看了一支技术实力很强的工程师团队演示他们崭新的 RAG 管道。全部由内部开发。他们感到自豪。他们很兴奋。他们有向量嵌入!他们有快速的工程设计!他们……不知道接下来会发生什么。

​数据库管理员(DBA)的角色在不断演变，以适应技术和应用开发方式的变化。过去，DBA 主要侧重于管理物理硬件和软件，而现在，他们发现自己正在驾驭由云技术、人工智能驱动的自动化以及不断增长的数据所构成的复杂情况。2025 年伊始，让我们来探讨一下让 DBA 夜不能寐的五大问题。

目前大多数传统企业在运用DeepSeek或AI工具时，除了在一些简单场景中能够应用外，更多则是困惑。企业不清楚如何将 DeepSeek 等 AI 技术与自身的业务战略相结合，缺乏明确的 AI 应用战略规划。

要想成为一名优秀的关系型数据库管理员(DBA)，就必须拥有一套强大的技术和战略技能工具包。本文提炼了DBA在维护关系型数据库时需要掌握的六大基本技能，从掌握 SQL 到微调性能，增强数据库管理领域的专业技能。

虽然名为互联网/传统企业，可在互联网+的大趋势下，有越来越多的场景是相通的。想要找到更高薪资，更合适自己的机会，不是简单分成互联网/传统，而是结合自己的经验，在某个领域多积累经验，才能拿到高P岗位。不认真研究场景，单纯刷SQL题，背诵AARRR，不但体现不出优势，还会因为竞争力差，被各路人马排挤。

这些重复性高、规则明确的活，AI是真能顶上，可以在某些场景下实现岗位替代，并在一定程度上达到降本增效的目标，但这个过程需要具体情况具体分析，且并非所有岗位都适合完全由AI替代。但问题是当前自媒体把 AI 吹得太神，很多企业老板信以为真，一头扎进去，结果发现根本不是那么回事。

我今天讨论的问题，就是希望持那些极端观点的小伙伴，可以多看看，多想想办法，如何把能够让deepseek成为你的好帮手，而不是想办法把它打死。它是打不死的，因为它的出现已经为开启一个AIOPS的新时代提供了足够的助力。

甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨指出，2025年是AI应用快速发展的一年，这已经成为行业共识。AI是一场革命，不是一个AI项目那么简单，会影响方方面面。企业需要构建以AI为中心的平台架构来拥抱AI，“使用AI开发应用，不改变开发架构，就像在土路上驾驶赛车。”

对于企业来说，DeepSeek值得热情学习，但需理性落地，谨防被割韭菜!私有化部署DeepSeek 硬件设备需要升级，服务器需要更换更好的，很多自媒体博主说可以在笔记本上跑DeepSeek，那都是最低的版本，在企业场景里真正能跑的动吗?