数据计算技术架构
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数据无界、湖仓无界， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读
与开放文件格式相比，开放存储 API 屏蔽了底层的文件格式的具体实现，Doris 可以通过自身存储格式中的高级特性，如丰富的索引机制来加速数据访问。
困在产业落地的数据流通，开源会成为“破局点”吗？
8 月 14 日，隐语开源社区宣布在三周年之际全新升级：将由“可信隐私计算开源社区”扩容为“隐语·数据可信流通技术社区”，并将逐步覆盖隐私保护计算、可信数据空间、数据元件、数联网、区块链、数场等六大技术路线并形成多技术路线的融合。升级后的隐语，未来将以开源代码、共建标准和共创场景，为企业提供一站式、可验证、可互联的数据流通技术底座。
Lakehouse 如何重塑企业数据生态？
模块化的Lakehouse架构将成为企业的优选。
AI 驱动的新基建：下一代多模态数据湖探索与实践｜QCon 上海
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。
重磅！云器数据平台即日起免费开放，通用增量计算引擎首次面向全行业试用
2025年1月15日，云器科技举行了云器Lakehouse产品开放注册发布会。这标志着这家专注于数据基础设施的科技公司，正式向全球用户开放体验其创新的云湖仓产品。
腾讯云与 Gartner 联合发布“Data+AI”白皮书，各行业领军企业分享最佳实践
过去二十年，数据平台的发展随着互联网时代的崛起而不断加速。BigTable，奠定了现代大数据技术的基石。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践 | QCon 北京
如何通过数据基座架构解决 AI 原生应用的数据挑战。
Chat2Graph：Graph + AI 时代的未来智能体架构｜AICon 上海
Chat2Graph融合图计算与大模型技术，实现了智能体推理增强。
传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬？Agentic Data Stack 初探
Snowflake 换 CEO，不只是人事变动，而是数据架构的时代信号：数仓黄金时代正在谢幕，Agentic Data Stack 正在登场。
逆势降本：云上数据平台年复削减 30% 的治理实践
初期的成本跟进依赖于 TAM 团队月会反馈，缺少主动洞察手段～
从 “鬼探头惊魂”到“城市自由行”：自动驾驶如何靠数据、模型、软件破局？
「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。
别了磁盘：ClickHouse Cloud 中无状态计算背后的架构
ClickHouse Cloud 现在彻底告别了磁盘。
火山引擎 AI 数据湖服务架构师琚克俭确认出席 AICon 深圳，分享 LAS Daft 多模态数据引擎的架构与应用
如何在保证成本可控的前提下，实现AI数据处理能力的可扩展性与工程化落地？
数据基建：云厂商的“新阳谋”
业界需要更具全局思维、更全能的数据基础设施。
超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
逐层解析大模型推理的核心技术。
性能提升 6 倍！Apache Doris + Apache Paimon 在小米集团的技术实践
“架起数据库与数据湖的桥梁” 并非趋势，而是破局的关键。
AI 驱动的大数据自治：智能应对复杂运维挑战｜QCon 北京
借助 AI 驱动实现大数据系统的故障和问题的快速洞察与自治能力。
重磅！中国团队发布 SRDA 新计算架构，从根源解决 AI 算力成本问题，DeepSeek“神预言”成真？
国内团队玉盘 AI 发布《SRDA AI 大模型专用计算架构》白皮书，提出了一种全新的计算架构：系统级精简可重构数据流架构 SRDA （System-level Simplified Reconfigurable Dataflow Architecture），从硬件源头解决当前 AI 算力的核心瓶颈。
从 “被动安全” 到 “主动验证”，CMaaS 如何守住企业核心数据？
当MaaS（模型即服务）成为企业落地AI的主流形式，一场围绕数据安全与隐私的信任危机也随之而来。企业为追求更好的部署效果，不得不将一线业务机密、组织敏感数据上传至MaaS平台，但传统MaaS的“黑盒逻辑”让数据在传输、计算、存储全链路中暴露于风险之下——第三方入侵、运维人员偷窥、合规性缺失、服务透明性不足等问题，逐渐成为AI规模化应用的阻碍。
如何用元数据湖解决多 Lakehouse 治理难题｜QCon 北京
如何实现多 Lakehouse 中数据的发现和共享，以及多 Lakehouse 的统一管理和治理。
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