过去两年间，我们见证了大型语言模型(LLMs)的飞速发展。随着这些模型日益强大且趋于商品化，企业真正的竞争优势将取决于其有效利用内部数据的能力。非结构化内容构成了现代人工智能系统的基石，因此企业必须构建强大的非结构化数据基础设施，方能在人工智能驱动的时代取得成功。
人工智能
到了2025年，DBA的职责正以前所未有的速度转型。当今的DBA不再仅是数据库保管员，更需成为数据战略家、自动化专家、云集成师乃至业务赋能者。单纯管理备份、调优SQL和处理存储分配的时代正成为过去，但我们必须思考：DBA的适应速度是否足以保持其价值?
数据库开发技术
谈到AIOPS，我们往往会把目标定的过高，总觉得如果不一步到位，让AI解决所有的问题，那还不如不做。实际上信息技术发展了几十年，任何技术都不是一步到位的，随着某个技术的发展，会越来越好用，能够解决更多的问题，而某项技术刚刚成熟的时候，能够解决的问题是有限的，不过也不妨碍我们在技术发展早期就开始使用这项技术，当年的关系型数据库技术就是如此。
人工智能
归根结底，大数据热潮的失败并非源于技术不足。而是源于一种非理性的信念，即新技术本身就能代表一种可行的商业策略。原本理性的商业领袖们不知何故被说服，认为投资某项技术就能神奇地转型业务。但在现实世界中，业务转型要困难得多。
人工智能
历史上，系统元数据(例如文件大小、类型、所有者、创建日期和最后修改时间)被视为一组被动描述符。这些由存储系统自动生成的元数据帮助IT团队管理存储、保留和访问策略。但人工智能的兴起彻底重新定义了元数据的功能与必要性。
人工智能
但很多新人产品经理在做产品或运营活动效果复盘时，往往不知道要看什么指标。尤其是对于一些B端中后台产品，在做项目复盘或者简历项目描述时，不知道该如何量化收益结果。因此，基于不同类型的产品，整理了一些日常需要关注的核心指标，供参考，实操过程，需要基于战略目标确定核心的北极指标，以及其他可以全面准确反映业务健康度的数据指标。
数据分析
这一转变在数据库领域尤为明显。数据库不再仅仅是数据的存储场所，正逐渐成为 AI 理解其工作环境的关键组成部分。借助MCP支持，数据库可帮助AI代理以更连贯的方式访问并处理信息，减少猜测成分。
数据库开发技术
我们环境中的许多索引并不是经过精心设计的，它们是被继承下来的，或是为了快速解决性能问题而添加的，或是为了满足临时访问路径而创建的。随着应用程序的变更和数据模式的演变，这些遗留索引可能变得无关紧要、冗余，甚至有害。
数据库开发技术
这台超级跑车由三个核心部件驱动：算法是引擎，决定了车辆性能的上限;算力是燃油，提供源源不断的能量;数据是道路，铺就了AI前进的方向。
人工智能
这些年的运维自动化工作我们主要做的就是采集与告警，大家的目标也是一致的，一方面是让告警更加提前，另外一方面是让告警更加准确。在建设运维自动化建设的初期，闭环管理，减少故障是两个十分重要的建设目标。早期一些不太懂业务的领导甚至提出了上了系统，消除严重故障的豪言壮语。
数据库开发技术
Gartner发布2025年中国人工智能（AI）十大趋势。企业不应流连于夸大其词的宣传或陷入到过度炒作所带来的恐惧中，而是应该关注AI的可持续的发展路径、实际的经济效益以及切实可行的应用场景。
服务器/存储
在企业数字化转型的浪潮中，信息部门的角色越来越重要，常被默认为“科技超人”——上能修电脑，下能调电梯，左手开发AI，右手搭建ERP，甚至还得精通智能马桶的维修，可以说是被要求的“无所不能”，陷入“什么都得干，什么都干不完”的困境，但这种“万能”标签背后，是无数崩溃的瞬间，甚至成为某些问题的“背锅侠”。今天老杨就来盘点一下那些让信息部门崩溃无语的场景。
其他
AI，特别是AGI则会给系统带来更大的灵活性以实现更加个性化的适配，这一点是以往的信息系统或者数字化系统所无法比拟的。在未来AI的能力进一步提升之后，AI模式的新的数字化系统将直击企业的痛点和需求，企业可能无需为定制化系统付费，仅仅为能力付费，并由大模型自动组装能力，直接为企业服务。
数据库开发技术
OpenAI首席执行官兼创始人Sam·Altman在旧金山举行的Snowflake Summit 25大会上表示，以当前人工智能发展的速度，人工智能代理(AI Agent)将在一年内具备推动科学发现并解决复杂技术与工程问题的能力。
人工智能
数据库安全是各类组织面临的关键问题。本文将探讨管理数据库访问权限的有效策略，并借鉴行业专家的实践经验。从实施基于角色的访问控制到平衡安全与易用性，读者将发现保护重要数据的实用方法。
数据库开发技术
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