随着企业智能化水平的升级，人工智能与大数据的结合已成为企业战略布局中的核心要素。这两大技术力量的融合，不仅重塑了企业的运营模式和决策体系，更推动了整个行业的转型升级。

在云计算时代，云服务器已成为企业和个人进行数据存储、处理以及应用部署的重要工具。而在使用云服务器的过程中，入站流量和出站流量是两个经常被提及的概念。

近五年来，各大云服务商都发生过宕机事故。其中，云API异常被视为云宕机的诸多“危险因素”之一。

云计算是以分布式资源管理技术、虚拟化技术等多种技术为依托，将服务器等硬件资源池化形成共享池，并按需提供计算、网络、存储等产品服务的综合性资源型基础设施服务平台。

云服务宕机年年有，今年赶巧凑在了一起！当“开猿节流”、“草台班子”、“降本增笑”这些字眼跃然于眼前，不仅表达了用户的无奈，更引发了业界对于云业务连续性的担忧。

AI已无处不在，为了支持AI场景，企业必须有端到端的加速产品组合。AMD 宣布以全新第二代Versal系列器件扩展自适应片上系统（ SoC ）产品组合，推出全新第二代 Versal AI Edge 系列和第二代 Versal Prime 系列自适应 SoC，其将预处理、AI 推理与后处理集成于单器件中，能够为 AI 驱动型嵌入式系统提供端到端的加速。

“新质生产力”成为今年的热词，它代表了生产力的新形态，预示着经济发展方式将发生新转变。赶巧的是，浪潮云与国家新质生产力发展战略不谋而合，早已在做相关部署。最近三年的发展步伐，更是以肉眼可见的速度在加快。

当前基于开源软件、产品构建的存储底座无处不在，既有基于Hadoop HDFS分布式文件系统的搭建大数据平台，也有以CephFS为基石，满足对象、块和文件多场景存储需求的开源分布式存储底座，还有基于TrueNAS所构建的NAS网络存储系统。

建设银行将混沌工程引入稳定性管理体系，按照“主动攻击、提前预防”的思想，在系统全生命周期充分验证系统稳定性，为保障业务连续性提供有力支撑。

存储架构作为基础架构中的核心元素，始终是作为数据的载体而存在的，因此它的选型必然要受到上层应用层面革新变化的影响，我们选型的基本思路也要遵循从上至下的基本原则。

今天，亚马逊云科技在对外公布的最新消息中，再次强调其云服务安全、稳定、可信赖。

腾讯云宣布云存储解决方案面向AIGC场景全面升级，能够针对AI大模型数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程提供全面、高效的云存储支持。

要问为什么国内有这么多数据库，我觉得可以先看看数据库是干啥的？它是管数据的。这个是大家公认的：把数据管起来，查得好，查的快。

企业数字化转型背景下，对内部运维一体化、自动化、智能化的建设要求也相应提高。其中，对不同类型、不同品牌、不同架构的存储实施全面整体的管理是企业运维质效的重要方面，是保障业务稳定运行、确保企业数字化转型顺利的重要一环。

用户既要学习 Spark 又要学 Flink 。尤其是 Flink 里面很多语法和现在的 Spark 稍微有些不一样。大部分开发同学都是从离线的模型转到实时。那它其实是有比较高的学习成本，或者是比较高的转换成本。

随着“数据要素×”计划的深入推进，大模型作为新质生产力的技术底座，必将加快产业升级、业态创新。

国内企业数智化服务产业进入新一轮洗牌期，无论是从市场结构和产品形态，还是供给与需求方面都发生了前所未有的变革。

以Meta推出的LLaMA为代表的开源大模型，一直成为开发者追捧的对象。但是，从现在开始，开源大模型不再是一家独大，后来者Databricks正在创在新的奇迹。

亚马逊在生成式AI层面的战略部署火力猛增，趁着AI新王Anthropic刚刚上位的余温未散，亚马逊再次输出“粮草”和“弹药”，以27.5亿美元的追加投资助新王开疆沃土。

在很多人的潜意识里，会觉得生成式AI是一个现代化技术，是现代文明的开始。实际上，生成式AI技术的起源可以追溯到1906年。