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使用技术与AI时代保持联系
随着人工智能（AI）和机器学习成为席卷技术市场的下一个重大变革技术，业界担心AI接管工作场所也就不足为奇了。据估计，在未来的15年中，人工智能可以替代多达40％的工作，对AI的投资激增，迄今为止，早期采用者的比例从25％增至近70％。许多支持AI和自动化的早期采用者相信，他们可以从根本上改变工作场所。2020-09-01 -
使大数据与机器学习一起工作
毫无疑问，由于大数据，许多先进技术公司已经获得了令人信服的竞争优势。在过去的几年中，它的采用已经从有远见的专家转变为实用主义者，因此，今天很难找到任何不花钱在其不断增长的数据存储，处理和提取价值上的企业组织，但是，一旦公司具备了收集和处理海量数据的能力，问题就变成了：“我如何从中获得价值？”2020-09-01 -
为未来做准备从今天创建可选性开始数据
个商业上可用的关系数据库管理系统以来，企业数据基础结构已经走了很长一段路，并且公司开始从基于纸张的数据记录中迁移，此后不久便部署了个企业数据仓库，该数据库将数据库整合到一个位置，并且通往数据驱动世界的旅程正在进行中，但是没有人预料到，随着企业在不了解快速发展的数据库技术的影响的情况下实现数据驱动型决策的希望，这一旅程将给IT堆栈带来额外的复杂性。2020-09-01 -
扩展数据基础架构时，有时贪婪是好的
的技术辩论从未真正解决。考虑制表符与空格，我们可以为这些人员添加有关扩展数据基础结构的方法的论点。您是否应该通过添加更多资源并扩展覆盖范围（向外扩展）或在现有覆盖范围内提高性能（向上扩展）来满足需求？在长的时间内，这甚至不是问题。默认情况下，按比例放大，提高性能意味着增加内存，购买更高级的CPU或插入更快，更高效的存储阵列。2020-08-31 -
无所不在的数据的数据结构
不久之前，数据结构主要降级为组织为数据管理制定的各种策略。该概念在很大程度上仅限于确保数据位于正确的位置，并应将其存储在正确的位置。向前发展到今天，数据结构通常与跨关键任务的分析紧密联系在一起，通常跨多云环境和本地环境混合使用。2020-08-31 -
为什么现成的云服务即数据库即服务成败
也许没有哪个技术堆栈比数据库具有更大的惯性，问题是，日常的运营维护非常困难，为应用程序选择迁移后，迁移也是一个挑战，恰当的例子：仍然占市场多数的传统关系数据库基于 40年前设计的技术。2020-08-31