DTC 2023 大会，与近期在北京召开。作为疫情后第一次大型数据库领域行业盛会，本次会议吸引了大量厂商和企业用户参加。我本人也在会上分享了一个Topic，并线下与很多同业者做了交流。在深感行业变化的同时，也发现不少新的趋势特点。
与以往不同的是本次参与者都为国内厂商，国外企业均未出席。参与本次大会的国内厂商，既有已云厂商为代表如阿里云、腾讯云、华为云，也有传统企业代表如中兴、浪潮、亚信，以及新兴企业代表如PingCAP、云和恩墨、万里开源等。可以说代表了国内数据库的骨干力量，但相对来说国内几个传统数据库厂商如达梦、人大金仓等没有参加，有些遗憾。从国内厂商的积极参与来看，是与当前国内数据库行业发展趋势有关，国内厂商大量涌现，国外厂商逐步退出。以会上某位老师所谈，Oracle的国内占有度从高峰期的超半数份额，到最新的也不足二成，其他国外产品情况类似。随着国外产品的大规模退出，大量市场空白由国内厂商填补，这也加速国内整体数据库的发展。特别是近些年来以信创契机的国产技术栈替换，也大大加速了这一过程。
本次大会首次设立信创应用专场，这也印证了国内数据库进入到使用“深水区”。国产数据库在更大范围、更多场景、更核心业务上取得重大突破，有更广泛用户希望得到国产替换、自主创新方面的实践指导，加速国内产品落地。这也是此次专场吸引到大量观众的原因，而且全程下来互动非常大，也反映了观众在实践中碰到的诸多问题。在会议中，以金融业为代表的甲方代表阐述本企业信创改造实践，很具有启发性。相信随着自主创新的快速推进，从用户、厂商、服务商、开发商等多方参与者将共同加速这一进程，形成从规划咨询、架构设计、研发改造、运维支持等多领域的信创服务支持能力。
在所有参加会议的厂商中，超半数均采用了开源策略。通过开源，国内厂商产品正快速构建上下游，加速生态圈建设。可以说，开源战略提供给国内企业对国外厂商实现弯道超车的可能。国内开源发展经历了几个阶段，早期以TiDB、ShardingSphere为代表，以国外顶级开源组织孵化成熟，并在国内拥有大量生态用户；中期以如openGauss、OceanBase、PolarDB为代表，从0-1打造国内开源生态并逐步输出到国外；近期以部分新兴数据库厂商为代表，同样以开源作为切入点。在国内开源生态建设中，已初现成效，部分厂商的生态效应开始取得成果，逐步构建起较为完善的生态。从终端用户角度看，也非常欢迎开源形式的产品，为用户构建自主创新提供助力。
随着云作为基础平台受到认可，正成为用户的普遍选择。数据库产品正逐步走向云端，与以往部分云厂商产品自带云属性不同，正有越来越多的独立厂商产品提供云交付方式。云正成为数据库竞争领域的新的增长点，也是国内企业走出国门的一条捷径。云所带来的标准化交付、资源分层与弹性、共享服务生态等，为用户带来了极大的便利。同时，云上的诸多能力也为产品提供了更多发展的可能性，如Serverless的兴起正因如此。相信，后续在云端的持续发展将成为各厂商角力的主战场。
随着数字化转型深化，国内数据库使用场景不断丰富而多元。作为底层基础设施的数据库呈现两类特点，一方面是以湖仓一体、HTAP、超融合等为代表将多种场景融合提供统一方案解决用户痛点；一方面结合场景特点，深化产品单项能力提出一系列以图、时序、流为代表专项产品解决个性问题。前者为用户提供整体方法，降低用户使用难度，简化使用体验，提供一站式的解决能力，有效解决企业内数据孤岛问题。后者则是随着数据在企业使用深化，更多的专项场景被挖掘，急需有单项能力的技术手段来解决，这一方向的初创厂商及产品也非常的多。
从早期的云托管产品、到云化产品，再到Serverless的转变，云产品定位不断演进。云作为一种新型资源供给方式，从发展之初的管理形态变化、产品能力增强，再到服务方式乃至资源协同的变化。云数据库已然进入新的阶段，较传统方式产生代差优势。正有越来越多的产品支持在云端部署使用，同时支持跨云、多云也成为必然需求。一方面如阿里云的核心数据库产品均支持了Serverless，自有产品竞争进入新阶段；一方面如管理、使用方的跨云、多云工具类产品也正受到关注。
随着AI技术演进，数据库智能化水平不断提高，一方面大幅降低管理使用成本，一方面赋予数据库更多的能力。前者如自动驾驶技术，将数据库复杂的管理维护行为大幅简化、降低人力投入。后者如DB4AI的场景，在数据库侧提供更多增强计算能力的支持，挖掘数据更多价值。于此同时，如何更贴近用户场景为用户提供服务成为新的关注点，例如面向开发者更友好的方式成为很多数据库的发展要点。特别是近期AIGC技术的突破性进展，为提供新的一种交付方式成为可能。国内已有多款产品已经或即将发布，将为用户带来不一样的体验。
随着国内数据库产品在以通信、金融、制造业等行业的加速应用落地，一方面带来大量行业特点，加速数据库发展成熟并落地；另一方面滋养了国内企业的快速发展，部分厂商得到回报的同时，头部现象初现。以金融业为例，作为数据库应用高地，正受到厂商更多的关注。从初期的外围尝试，到开始进入到核心领域；从国有大行到股份制、城商行，再到证券保险业，金融业已开始全面进入数据库转型期，大量国内产品得到实践，并开始走到规模化推广阶段。
数据库作为三大基础软件之一，不具备核心技术很难取得长远发展。本次大会不少厂商介绍在数据库内核等关键领域（如存储引擎、事务、优化器）的思考与实践，国内数据库产品正从模仿改造逐步发展到技术创新乃至引领阶段。随着在数据库之一核心根技术的投入与积累，国内产品开始进入"结果期"。特别值得欣喜的是，不仅仅是几个大厂投入重兵做基础类开发，很多新兴或初创厂商也非常关注这一点，在发展早期就将打造核心技术作为企业立足之本。同时，从资本方投资来看，企业核心能力也成为融资关键点。一批具有核心技术能力的企业，正受到资方追捧。
以分布式、云原生、AI&AIGC、多模等为代表的新技术，为国内厂商发展提供新动力源，也为超越国外产品提供可能。在新的技术方向上，国内与海外处于同一起跑线，通过结合国内丰富数据应用场景、海量数据规模、富集人才优势等，开始加速起飞。在本地大会上，上述技术方向都有不同的成果展现。也正吸引这用户更多关注蓬勃发展的国内数据库行业。
我正在开发一个类似微论坛的项目，其中一个特殊用户发布一条快速(接近推文大小)的主题消息，订阅者可以用他们自己的类似大小的消息来响应。直截了当，没有任何形式的“挖掘”或投票，只是每个主题消息的响应按时间顺序排列。但预计会有很高的流量。我们想根据它们引起的响应嗡嗡声来标记主题消息，使用0到10的等级。在谷歌上搜索了一段时间的趋势算法和开源社区应用示例，到目前为止已经收集到两个有趣的引用资料，但我还没有完全理解它们:Understandingalgorithmsformeasuringtrends，关于使用基线趋势算法比较维基百科页面浏览量的讨论，在SO上。TheBritneySpearsP
文章目录概述背景为何要存算分离优势**应用场景**存算分离产品技术流派华为JuiceFSHashDataXSKY概述背景Hadoop一出生就是奔存算一体设计，当时设计思想就是存储不动而计算(code也即是代码程序)动，负责调度Yarn会把计算任务尽量发到要处理数据所在的实例上，这也是与传统集中式存储最大的不同。为何当时Hadoop设计存算一体的耦合？要知道2006年服务器带宽只有100Mb/s~1Gb/s,但是HDD也即是磁盘吞吐量有50MB/s，这样带宽远远不够传输数据，网络瓶颈尤为明显，无奈之举只好把计算任务发到数据所在的位置。众观历史常言道天下分久必合合久必分，随着云计算技术的发展，数据
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中国民用飞机制造行业市场现状规模及发展战略规划报告2021-2027年详情内容请咨询鸿晟信合研究院！【全新修订】：2022年2月【撰写单位】：鸿晟信合研究研究【报告目录】第1章：中国民用飞机制造行业发展综述1.1民用飞机制造行业概述1.1.1民用飞机的概念1.1.2飞机制造的概念1.1.3民用飞机的分类1.2民机制造行业周期特性1.2.1影响行业周期的因素（1）GDP增速分析（2）运量增量分析（3）飞机更替分析（4）航空公司获利水平1.2.2行业现阶段周期分析1.2.3行业现阶段景气分析1.3民机制造信息化分析1.3.1信息化技术应用状况分析（1）MDO技术应用分析（2）供应链协同研发分析（3
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汽车车灯的发展和光源的发展也是息息相关的，光源从煤油灯——》乙炔灯——》白炽灯——》卤素灯——》放电灯——》LED灯——》激光灯——》像素化光源，可以说一步步的越来越进步，而车灯的发展也从白炽灯 ——》卤素灯——》氙气灯——》LED灯。比如有一款车使用的Matrix矩阵式全LED大灯头灯就是多LED灯组，由37颗LED灯组成，由日行灯、转向灯、近光灯、远光灯、角灯组成，转弯时可实现增强照明，泊车可增强照明， 可以说汽车照明系统已经从满足一些基本功能转向了个性化智能化及豪华体验上了。最近激光大灯也出来了，原理是激光发光二极管的蓝光灯将会贯穿前大灯单元内有荧光的荧光粉材料，将其转换成一个扩散的白
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随着人工智能领域不断取得突破性进展。作为实现人工智能技术的重要基石，AI芯片拥有巨大的产业价值和战略地位。作为人工智能产业链的关键环节和硬件基础，AI芯片有着极高的技术研发和创新的壁垒。从芯片发展的趋势来看，现在仍处于AI芯片发展的初级阶段。未来将是AI芯片发展的重要阶段，无论是架构还是设计理念都存在着巨大的创新空间。一、芯片的发展历史1956年达特茅斯会议上，科学家约翰·麦卡锡，克劳德·香农和马文·明斯基提出了"人工智能"一词。50年代末，阿瑟·萨缪尔（ArthurSamuel）提出了"机器学习"这个术语，他开发了一个西洋跳棋程序，可以从错误中吸取教训，经过学习后，甚至比编写程序的人棋力更强
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