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YashanDB 是一种现代数据库,它支持分布式计算架构,以满足大规模数据存储和处理的需求。以下是关于 YashanDB 数据库在分布式计算架构中的一些技术解读:

火山引擎新一代数据湖如何解决多模态数据带来的关键问题。

作者|关涛、苏郡城审校|李文朋编者按:近日编者获悉,国内领先的数据平台公司“云器科技”完成B轮融资,其聚焦在亚洲市场,产品战略对标Databricks。

即便竞争对手的架构是免费的,它也不够便宜。

「AI 进化论」第四期聚焦 「数据 × 模型 × 软件:自动驾驶的协同进化之路」,从技术痛点拆解、协同路径分析到未来场景展望,揭示智能驾驶从“可用”到“可靠”的进化密码。

撰稿:李文朋编辑:王一鹏这两年AI发展很快,很多企业遇到的瓶颈也在变化:不再是“算力不够”,而是“数据跟不上”。

2026年5月26日,由星环科技自主研发的分布式数据库ArgoDB V6通过中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心联合发布的“安全可靠测评”认证,全面验证其在产品安全与供应链安全领域的端到端防护能力,构建起覆盖研发、产品到生态的全栈自主可控安全体系,能够为各行业核心业务系统提供长期安全、稳定、可靠的数据库支撑。

在AI与数据分析处理技术深度融合的今天,企业数据生态正经历一场深刻的变革。传统数据库架构往往针对特定数据类型设计——关系型数据库处理结构化交易,NoSQL应对海量半结构化或非结构化数据,而向量数据库、全文检索等则服务于更垂直的场景。

本文回顾了蚂蚁集团基础设施的演进历程,并介绍了当前的基础设施开源软件栈,并对未来的 AI-Ready 的基础设施架构进行了展望。

掌握 TDSQL Boundless 架构特性、TDSQL-MySQL 并行查询技术,构建分布式数据库技术认知体系

存储短缺带来的焦虑,在 2026 年仍将延续。

以 “表格 + 数据智能体” 模式实现零门槛高效大数据自助分析,为传统 BI 向 AI 驱动分析转型提供落地指南与实践范式。

同态加密这片土地才会逐渐变得肥沃,生态也终将走向繁荣。

Agent 并非简单的功能模块,而是一种全新的计算实体

本文介绍了阿里云 Quick BI 如何通过技术架构跃迁、结合大模型的突破实现从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的跨越式进化。并重点解析领域大模型与 BI 引擎的协同设计、NL2SQL 算法调优与架构演进、AI + BI 在场景落地实践过程中的技术权衡,为行业提供可复用的技术范式。

本文分享了关于 AI 时代数据基座架构的思考,如何通过该架构解决 AI 原生应用的数据挑战,以及在云计算、新硬件环境下实现高性能数据基座的工程实践。

当前,随着数据量爆发式增长、业务场景愈发复杂、全球化部署需求激增,传统数据库架构越来越难以适配新时代的业务发展要求。在 AI 技术的加持下,云原生数据库正朝着智能化方向加速演进。

目前易车已基于Apache Doris + Paimon + Hive构建了湖仓一体化数据平台,实现架构收敛统一。

那种将数据目录仅视为记录系统的观念已经过时,随之消亡的还有为创建和维护该目录所需的纯手工劳动。在智能体、副驾驶与自主分析的时代,我们需要的是一个通用型人工智能目录——它内嵌于系统之中、具备互操作性、富有韧性,并且专为以机器速度进行推理而构建。

近年来,受半导体供应链紧张、核心芯片产能受限以及国际地缘政治波动影响,服务器硬件价格持续大幅上涨。尤其是企业数据系统投入的数据型服务器,受内存和存储的持续大幅涨价影响,上涨幅度甚至超过了 200%,并且交付周期延长,企业 IT 基础设施投入压力空前。