大数据
讲述数据获取、存储、管理、分析的方方面面，关注软件、实践、生态，挖掘最新的前沿技术，同时也思考大数据与AI和云计算的深度结合。
技术更新 or 组织重塑，企业如何用好“数据智能”？
在 Chat BI 落地过程中，既要关注模型训练的科学性，也必须重视底层数据是否适配 AI 应用需求。
告别 CVE？欧洲漏洞数据库 EUVD 正式上线
欧盟网络安全局（ENISA）近日推出欧洲漏洞数据库（EUVD）的测试版，这一全新公共平台将与广泛使用的通用漏洞披露系统（CVE）并行运作但保持独立。该平台是为提升欧盟内部漏洞处理的协调性与透明度。
Have I Been Pwned 2.0 添加了新的数据泄露监控工具
在接受 InfoQ 采访时，Hunt 强调自动化、家庭账户注册和改进的企业工作流程是接下来的重点，同时呼吁整个行业加强泄露披露的规范。
OpenSearch 3.0 现已正式发布，重点关注向量数据库的性能和可扩展性
OpenSearch 软件基金会宣布 OpenSearch 3.0 正式发布，这是三年来的第一个主要版本，也是该项目加入 Linux 基金会以来的第一个版本。这个版本引入了对模型上下文协议（MCP）的原生支持，以及基于拉取（pull-based）的数据摄取和 gRPC 支持，旨在提高可扩展性和集成性。
如何在 PB 级数据湖上实现 Parquet 查询 1000 倍性能提升｜AICon 北京
直接从 S3 查询 PB 到 EB 级规模的数据湖面临速度挑战，延迟时间通常从数百毫秒到数秒不等。
大模型调优数据的高效构建与进化方法｜AICon 北京
未来大模型的训练是否还需标注的数据，数据构建标注是否还有意义？
大模型时代，数据智能的构建路径与应用落点 ｜InfoQ《极客有约》
从不同视角审视“数据智能”的路径选择。
Data Warebase：实时湖仓与多模态检索——构建 AI 时代的智能数据底座｜AICon 上海
深入探讨一种创新的 AI 数据处理架构——分布式 Data Warebase（Data Warehouse + Database）。
构建下一代数据架构，释放 AI 的“数据智慧”｜AICon 上海
介绍 Lakehouse、Data Fabric 等技术的应用及 Data For AI 的展望。
满足多技术栈、多场景 TDSQL 一体化产品为客户带来的三大价值
满足多技术栈、多场景 TDSQL 一体化产品为客户带来的三大价值
中小企业数字化转型遭遇三大痛点，TDSQL 标准版如何平衡成本与性能?
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云原生时代企业数据库需求发生四大变化，TDSQL 三招进行破局？
云原生时代企业数据库需求发生四大变化，TDSQL 三招进行破局？
Confluent Cloud 通过新的 Flink 功能简化了实时 AI 开发
Confluent Cloud 现在通过 Flink 原生推理（Flink Native Inference）、Flink 搜索和内置机器学习（ML）函数简化了实时 AI 开发，从而简化了工作流程并降低了成本。这种统一的 Flink SQL 解决方案，通过将数据保留在平台内的安全性来提高安全性和效率，从而使开发人员能够快速有效地部署 AI 应用程序。
Redis 8 为向量相似性推出新的数据结构
Redis 8 推出向量集合功能，支持向量相似性搜索，助力人工智能应用发展。
直播预告｜企业数据变革迫在眉睫，TDSQL 多模一体化如何支撑企业多业务扩展？
在技术演进与商业需求的矛盾推动下，企业级数据变革迫在眉睫。数据范式从“结构化”迈向“多模态”，数据类型爆发式增长。
下一代数据库基座：从 TDSQL 容器化看云原生数据库的终局形态
她介绍了云原生时代企业数据库需求的四大变化。而针对这些变化与新需求，他也揭秘了腾讯云 TDSQL 容器化可以进行破局，从资源绑定到弹性无界，并对其关键技术与架构进行了深度解析。
从分布式到多模一体化：TDSQL 的演进与企业级数据库实践
100% 代码自研等优势，并且分享了 TDSQL 一体化的产品结构、产品价值等方面的内容，可以通过容器化部署，让资源扩缩、故障切换和流量分发更加敏捷平滑。
中小企业数据库选型指南：如何用 TDSQL 标准版平衡成本与性能？
他深入剖析了中小型企业数字化转型的三大困境，即硬件资源瓶颈、数据安全与资质困境、业务改造阻碍。并提供了解决方案就是 TDSQL 标准版，这是腾讯自主研发的面向中小企业客户和被集成应用场景，一台物理机即可完成部署，具备极强的多语法能力的关系型数据库，同时支持丰富便捷的图形化运维管理能力。
让 PostgreSQL 更契合 Agent、氛围编程！成立四年、微软投资，这家开源数据库公司终 10 亿美元卖身 Databricks
“真心希望他们收购后还能保持这种专注”
7000+ 门店数据在秒级洪峰中奔涌，云盘版数据库如何应对？
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基于云盘构建数据库新形态，实现计算节点异常秒级恢复！
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面对超大规模的集群，B 站如何建设数据库的稳定性？
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突破物理机架构瓶颈，云数据库 MySQL 如何又稳又灵活？
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云原生数据库优化新范式：腾讯 16k 原子写技术提升性能 30%!
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10 倍性能碾压传统方案!TDStorefast onlineDDL 背后的核心原理
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像用水用电一样用数据库: 分布式 KV 存储秒级扩缩容的实现之道
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数据库的未来:AI 大模型 + 云服务如何颠覆数据管理?
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B 站数据库稳定性建设之路
在数据库层面的一些实践，例如风险治理、监控报警、高可用、成本优化等，同时展现 AI 技术在智能诊断、流量预测等运维场景的探索应用，呈现从传统运维到体系化治理的升级路径，为大规模数据库稳定性保障提供方法论参考。
突破物理机架构瓶颈，云数据库 MySQL 如何又稳又灵活？
吴老师深入剖析了当前物理机架构在多年线上运营中所面临的诸多挑战。例如在资源弹性能力方面，扩容能力受限、扩容及回档时间长等问题，已成为困扰客户的痛点。
杨国福在云盘版上的探索与实践
作为中国麻辣烫领军品牌，杨国福的业务版图覆盖全国，每天需要处理数百万级交易数据，实时同步中央厨房与门店的冷链物流信息。
