云时代DBA知识体系的变迁
你应该了解的大数据时代的10个新理念及10个新术语
你应该了解的大数据时代的10个新理念及10个新术语▌大数据时代的10个新理念大数据时代的到来改变了人们的生活方式、思维模式和研究范式，我们可以总结出10个重大变化，如图1-10所示。
（1）研究范式的新认识——从“第三范式”到“第四范式”。
2007年，图灵奖获得者Jim Gray提出了科学研究的第四范式——数据密集型科学发现（Data-intensive ScientificDiscovery）。
在他看来，人类科学研究活动已经历过三中不同范式的演变过程（原始社会的“实验科学范式”、以模型和归纳为特征的“理论科学范式”和以模拟仿真为特征的“计算科学范式”），目前正在从“计算科学范式”转向“数据密集型科学发现范式”。
第四范式，即“数据密集型科学发现范式”的主要特点是科学研究人员只需要从大数据中查找和挖掘所需要的信息和知识，无须直接面对所研究的物理对象。
例如，在大数据时代，天文学家的研究方式发生了新的变化——其主要研究任务变为从海量数据库中发现所需的物体或现象的照片，而不再需要亲自进行太空拍照。
再如，本书作者在一次研究生科学研究方法的调研中发现，绝大部分同学的研究范式有待调整——他们往往习惯性地“采用问卷调查法等方法亲自收集新数据”，而不是“首先想到有没有现成的大数据以及如何再利用已有的数据（数据洞见）”，如图1-11所示。
（2）数据重要性的新认识——从“数据资源”到“数据资产”。
在大数据时代，数据不仅是一种“资源”，而更是一种重要的“资产”。
因此，数据科学应把数据当做“一种资产来管理”，而不能仅仅当做“资源”来对待。
也就是说，与其他类型的资产相似，数据也具有财务价值，且需要作为独立实体进行组织与管理。
（3）对方法论的新认识——从“基于知识解决问题”到“基于数据解决问题”。
我们传统的方法论往往是“基于知识”的，即从“大量实践（数据）”中总结和提炼出一般性知识（定理、模式、模型、函数等）之后，用知识去解决（或解释）问题。
云计算的演变
云计算的演变云计算作为一种新兴的计算模式，已经在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
从最初的虚拟化技术到现在的容器化、微服务架构，云计算的发展经历了多个阶段，不断推动着信息技术的进步。
本文将简要介绍云计算的演变过程，帮助大家更好地理解这一领域的发展趋势。
1. 云计算的起源云计算的概念最早可以追溯到20世纪60年代的“时间共享”理念，但真正的云计算服务是在21世纪初才开始兴起。
2006年，亚马逊推出了其弹性计算云（EC2）服务，标志着现代云计算时代的开始。
此后，谷歌、微软等公司也相继推出了自己的云服务产品。
2. IaaS、PaaS和SaaS的出现随着云计算技术的发展，逐渐形成了三种主要的云服务模式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS提供了虚拟化的硬件资源，如服务器、存储和网络；PaaS提供了开发、测试和部署应用程序的平台；SaaS则直接向用户提供应用程序，无需关心底层的硬件和平台。
3. 容器化和微服务架构的兴起为了提高资源的利用率和应用的灵活性，容器化技术应运而生。
Docker等容器技术使得应用及其依赖环境能够打包成一个独立的容器，实现跨平台的快速部署和扩展。
与此同时，微服务架构逐渐成为主流，它将复杂的应用程序拆分成多个独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
4. 混合云和多云战略的发展随着企业对云计算的需求不断增长，单一的公有云或私有云已无法满足所有场景。
因此，混合云和多云战略应运而生。
混合云结合了公有云和私有云的优势，为企业提供了更加灵活和安全的云服务选择；多云战略则允许企业在不同的云服务提供商之间进行选择和切换，以实现最佳的性价比和服务保障。
5. 边缘计算的崛起随着物联网和5G技术的发展，边缘计算逐渐成为云计算领域的一个重要分支。
边缘计算将数据处理任务从中心化的数据中心转移到网络边缘的设备上，从而降低延迟、提高响应速度和数据安全性。
未来，边缘计算将在智能城市、自动驾驶等领域发挥重要作用。
高端技术助力赛迪知识管理系统走进“云时代”
高端技术助力赛迪知识管理系统走进“云时代”在IT服务业界具有不凡影响力的赛迪时代公司，全新推出创新型的赛迪知识管理系统产品。
赛迪知识管理系统采用各项高端技术全新亮相，可谓既是未老之“宝刀”，又是初试锋芒之“新秀”。
走进云时代构建“赛迪知识管理系统云”赛迪时代凭借多年对企业和政府云计算领域的潜心研究，针对政府行业内容管理和知识管理的需求，推出的企业级的政务私有云平台--------“赛迪知识管理系统云”，它采用云计算、虚拟化、存储均衡、元数据等技术，快速构建基于文档的知识管理平台。
“赛迪知识管理系统云”将数据和信息资源从本地端（如政府各单位、各部门独立的文件服务器）转移到云端，各个分支机构的用户可以随时随地的利用网络来访问和使用云端文档和知识资源，提高分布在各地用户之间各种信息的处理和交流效率，实现政府或企业内部资源的有效整合、共享和工作协同。
通过“赛迪知识管理系统云”技术，可以无限的扩充知识管理系统的存储能力、计算能力，还可以通过虚拟化技术，支持分支机构异地保存文档，总部统一建立平台实现共享的部署方式。
智能化文档处理技术实现智慧知识管理系统知识管理系统中的文档知识，不单单通过用户之间的分享来实现其价值，也可以通过知识统计来辅助决策、制定战略。
企业进军某个领域、政府制定某项制度、专家攻克某项难关，都可以通过赛迪知识管理系统中找到支持或者否定的论据。
赛迪知识管理系统的智能采集、智能分类、智能管理、智能检索、智能展示、智能归档、智能备份等全生命周期智能化体系，赋予赛迪知识管理系统超常的智慧，赛迪知识管理系统不只是知识的管家，更是有谋略的军师。
动态存储负载均衡技术创造无限存储空间在企业级的知识库应用中，由于文档数据量巨大，将文档上传到某个固定地点的服务器上是不科学的，赛迪知识管理系统支持存储的负载均衡，可以动态的计算知识管理系统可利用的各地存储资源，根据时间或空间距离来动态计算文档的存储地点，实现高效和无限扩展的存储模式，进而支持拥有大数据量的政府或企业构建知识管理系统。
云计算2.0时代到来
术产品研发中心副主任、高级工程师雷斌对《经济》记者表示，在国家政策推动下，云计算的创新活力将得到充分释放，市场规模必将持续扩大，推动云计算更快进入2.0时代。
云用户积极响应“再不上云就落伍了”，目前中国越来越多的企业正在追赶云计算的潮流。
过去几年，大家都在争论上不上云。
而今，话锋已变，更多地讨论上什么云。
预计2017年，企业向云端迁移将呈现出大爆发的趋势。
在美国，很多中小企业都在使用云服务，甚至有些云服务商收购初创公司后发现，创业团队竟使用了竞争对手的云计算平台。
国内某Saas初创公司创始人周雷告诉《经济》记者，在经济增速放缓的今天，几乎所有的创业机会都在云计算行业。
“我们的创业成本除了房租和团队工资，一切都在云上，再无其他费用。
”这是一个创业的好时代。
在记者采访过程中发现，一家多年使用公有云的大数据企业对架构在云计算之上的人工智能兴趣颇浓。
云计算将传统的以购买为消费方式的IT生态圈，变革为以租用为消费方式的IT生态圈。
中国电子信息产业发展研究院网络空间研究所所长刘权在接受《经济》记者采访时表示，云计算将计算资源和存储资源公用，类似众筹，也是一种共享经济，它的成本低。
过去中小企业自建一个财务系统或CRM系统，每年花费几十万元，而今在公有云上租赁云服务每年不到一万元。
基于云平台的创业项目迎来发展机遇。
过去阿里巴巴和京东等企业摸索着搭建云平台，付出了很多成本和精力。
现在的“双创”企业可以在公有云上租赁一个云，极大地降低了创业的成本和门槛。
正如过去争论将钱存在家里的保险柜还是银行安全一样，是自己购置一台服务器还是选择一个云平台，还需要企业自己权衡。
6万活跃用户（AZ）领域渗透（A2）5万4万3万2万1万0.01%0.02%0.03%0.04%0.05%0.06%0.07%0.08%0万0%阿里云的用户活跃度 来源：易观千帆《经济》制图Copyright©博看网 . All Rights Reserved.21。
华为知识管理实践演化
华为知识管理实践演化华为知识管理实践演化华为知识管理实践演化在早期，华为存在很多知识孤岛。
这时正是追赶的快速成长期，这个时期的特点是知识短缺与知识积累并重，知识安全和知识显性化是管理重心。
在企业发展早期，与跨国公司的知识储备相比，自有知识的储备相对有限，华为的高层认知到知识的战略价值，制定了一系列非常严格的知识管理措施，防止知识流失和泄露。
再加上华为曾经吃过知识流失的亏，因此，防止公司已有知识流失成为关注的重点，信息安全压倒一切。
有些知识管理的措施甚至比军方还严格，如员工使用的电脑上没有连接外置设备的接口，信息保护意识非常强。
与此同时，华为投入巨大的资源从领先国家的咨询机构购入管理解决方案，它必须要在非常短的时间内高效地理解、吸收和利用分享这些知识。
要达到这一目的，必须要把隐性知识显性化，知识才能够快速分享和扩散。
同时，华为为了在激烈的竞争中快速积累自己的经验，减低失误的风险，也必须有效地积累和形成自己的知识体系。
为了达到上述目标，华为采取了各种措施来建立各种知识库，但此时，华为的知识管理尚缺乏在公司高层的统一规划和组织，公司也没有专职的知识管理人员统筹规划这件事情，因此，知识库都是分立的，在公司层面存在着大量信息孤岛。
2005年以前，华为的知识管理重点是将知识和信息安全放在第一位，其信息安全的管理严格程度不弱于军队组织。
各类知识只能在部门范围内，甚至部门内特定角色之间共享。
自行搭建的文件服务器是知识承载的主要形式，且设置了复杂的权限群组，使知识共享与传播困难重重，与之形成鲜明对比的是员工对于知识共享的渴望。
2005年后，知识管理的重点开始转向对营销工作的支持，特别是以分享市场营销资料为主的3MS （MarketingMaterialManagementSystem,即营销资料集成系统），这一公司级知识平台成为当时访问量最大的平台。
2010年，知识管理的工作重点转向研发领域,具有鲜明Web2.0特征的知识共享社区（简称hi3ms社区）正式上线,开启了在研发领域开展知识管理的尝试。
知识管理系统发展历程
知识管理系统发展历程
知识管理系统的发展历程可以追溯到20世纪90年代初期。
当时，随着互联网的普及和信息技术的发展，人们意识到在信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用知识成为一个重要的问题。
在早期阶段，知识管理系统主要是以企业内部的专家库、文档管理系统和集体智慧平台为基础的。
这些系统旨在将分散的知识资源集中起来，方便员工之间的交流和共享。
然而，这些系统缺乏标准化和协作机制，限制了知识的共享和利用效果。
随着Web 2.0的兴起，社交媒体和协作工具开始进入人们的视野。
这些工具通过提供协作和分享的平台，使得知识管理系统变得更加灵活和开放。
人们可以通过博客、Wiki和论坛等工
具进行知识的共享和交流，从而推动了知识管理的发展。
随着移动互联网和云计算技术的普及，知识管理系统开始向云端迁移。
这使得知识管理系统具备了更高的可扩展性和灵活性。
员工可以通过移动设备随时随地访问和共享知识，加强了信息的流动和沟通。
近年来，人工智能和机器学习等技术的发展也为知识管理系统带来了新的机遇。
通过将自然语言处理和机器学习应用于知识管理系统中，可以实现知识的智能化管理和推荐。
这使得员工可以更快地找到所需的知识，并且系统可以根据用户的需求进行个性化的推荐。
总的来说，知识管理系统从最初的专家库和文档管理系统发展
到了如今的云端协作工具和智能化推荐系统。
随着技术的不断发展和演进，我们可以预见知识管理系统将继续朝着更加开放、智能和个性化的方向发展。
数字化时代企业如何转型升级
数字化时代企业如何转型升级在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，企业面临着前所未有的机遇与挑战。
如何顺应这一潮流，实现转型升级，成为了摆在众多企业面前的关键课题。
数字化时代的显著特征是信息的快速传播和数据的海量生成。
互联网、物联网、大数据、云计算等新兴技术的兴起，打破了传统的商业边界和运营模式。
消费者的需求更加个性化、多元化，市场竞争也愈发激烈。
在这样的背景下，企业若要保持竞争力，就必须积极拥抱数字化变革。
首先，企业需要树立数字化思维。
这意味着从高层管理者到基层员工，都要深刻认识到数字化不是一种可选的附加手段，而是关乎企业生存和发展的核心战略。
管理层应当具备敏锐的数字洞察力，能够准确把握市场动态和技术趋势，制定出符合企业实际情况的数字化发展规划。
同时，要在企业内部营造鼓励创新、勇于尝试的文化氛围，让员工敢于提出数字化的想法和建议。
其次，加强数字化技术的应用是关键。
企业应根据自身业务特点，有针对性地引入先进的信息技术，如大数据分析、人工智能、区块链等。
通过大数据分析，企业可以深入了解消费者的行为和需求，从而优化产品设计、精准营销和服务策略。
人工智能则可以应用于自动化生产、智能客服等领域，提高生产效率和服务质量。
区块链技术能够确保供应链数据的安全和透明，增强企业间的信任合作。
再者，数字化转型离不开业务流程的重塑。
传统的业务流程往往存在繁琐、低效的环节，制约了企业的发展。
借助数字化手段，对业务流程进行重新梳理和优化，去除冗余环节，实现流程的自动化和智能化。
例如，在采购环节，可以通过电子采购平台实现供应商的在线管理和采购订单的自动化处理；在销售环节，利用电商平台拓展销售渠道，实现线上线下融合的全渠道销售模式。
人才是数字化转型的核心驱动力。
企业需要培养和吸引具备数字化素养的专业人才，包括技术研发人员、数据分析专家、数字化营销人才等。
同时，要加强对现有员工的数字化培训，提升他们的数字技能和业务能力，使他们能够适应数字化工作环境和新的业务需求。
数智时代的知识生产和教育变革
数智时代的知识生产和教育变革一、知识生产和教育变革的背景和意义随着科技的飞速发展，尤其是人工智能、大数据、云计算等新兴技术的广泛应用，人类社会正经历着前所未有的变革。
在这个数智时代，知识生产和教育也面临着深刻的变革。
这种变革不仅对个人的学习和发展产生重要影响，而且对整个社会的进步和发展具有深远的意义。
知识生产和教育变革的背景是科技进步带来的信息爆炸，人们获取知识的主要途径是通过书籍、报纸、杂志等传统媒体。
随着互联网的普及和移动设备的智能化，人们可以随时随地获取大量的信息和知识。
这使得知识的生产和传播变得更加迅速和便捷，为人们的学习和创新提供了更多的可能性。
知识生产和教育变革的意义在于培养适应新时代的人才，在数智时代，传统的教育模式已经无法满足社会对人才的需求。
我们需要改革教育体制，以培养学生的创新能力、团队协作能力、跨学科综合素质等核心能力，使他们能够适应新时代的发展需求。
我们还需要关注终身学习的理念，鼓励人们在整个生命周期内不断学习和成长。
知识生产和教育变革还有助于提高社会的整体竞争力，在全球化背景下，各国都在努力提升自身的科技创新能力和人才培养水平。
只有通过不断的知识和教育变革，我们才能在全球竞争中保持领先地位，为国家的发展做出更大的贡献。
知识生产和教育变革是数智时代的重要特征之一，面对这一变革，我们需要积极应对，不断创新教育理念和方法，培养具备创新精神和实践能力的人才，为社会的进步和发展提供源源不断的动力。
数字化时代的到来，催生了新的知识和教育方式在数字化时代的到来，催生了新的知识和教育方式。
随着互联网技术的飞速发展，信息传播的速度和范围都得到了前所未有的提升。
这使得人们可以更加方便地获取知识，也为知识的生产和传播提供了更多的可能性。
在这个过程中，传统的教育模式逐渐被打破，取而代之的是更加灵活、个性化的学习方式。
数字化时代的到来使得知识的生产变得更加高效，通过互联网，人们可以轻松地找到大量的学习资源，包括电子书籍、在线课程、教学视频等。
云数据库的演化与POLARDB数据库介绍
云数据库的演化与POLARDB数据库介绍在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，传统的数据库架构面临着诸多挑战。
云数据库作为一种创新的解决方案，应运而生并不断演化，为企业提供了更高效、灵活和可靠的数据管理方式。
在众多云数据库中，POLARDB 数据库以其独特的优势和特点，逐渐受到广泛关注。
让我们先来了解一下云数据库的演化历程。
早期，企业大多依赖于本地部署的传统数据库，如 MySQL、Oracle 等。
这些数据库需要企业自行购买硬件设备、搭建机房，并投入大量的人力进行维护和管理。
然而，随着业务的发展，这种模式逐渐暴露出一些问题。
首先，硬件成本高昂，企业需要不断升级硬件以满足数据增长的需求。
其次，扩展性受限，难以快速应对业务的突发增长。
此外，维护工作复杂，需要专业的数据库管理员时刻关注系统的运行状况。
为了解决这些问题，云数据库开始崭露头角。
云数据库将数据库服务部署在云端，用户可以按需使用，无需关心底层的硬件设施和维护工作。
这大大降低了企业的成本和运维压力。
云数据库的发展大致经历了几个阶段。
在初始阶段，云数据库主要提供简单的数据库托管服务，功能相对有限。
但随着技术的不断进步，云数据库逐渐具备了更强的扩展性和性能优化能力。
例如，支持自动扩展存储和计算资源，能够根据业务负载动态调整，确保系统的高性能运行。
同时，云数据库还提供了更完善的数据备份和恢复机制，保障数据的安全性和可用性。
如今，云数据库已经发展到了一个新的高度，融合了人工智能、大数据等先进技术，提供更加智能的数据分析和管理功能。
例如，通过机器学习算法自动优化数据库性能，预测潜在的故障并提前采取措施。
接下来，让我们重点介绍一下 POLARDB 数据库。
POLARDB 是阿里云自主研发的一种云原生数据库，具有诸多卓越的特性。
首先，POLARDB 采用了存储计算分离的架构。
这意味着存储和计算资源可以独立扩展，大大提高了资源的利用率和灵活性。
数字化时代下的知识管理与组织创新
数字化时代下的知识管理与组织创新随着科技的不断发展和普及，数字化已成为人们工作、生活中不可或缺的一部分。
在这样一个全新的时代背景下，知识管理和组织创新也发生了天翻地覆的变化。
本文将探讨数字化时代下的知识管理和组织创新的现状和趋势，以及未来的发展方向和挑战。
一、数字化时代下的知识管理1.1 知识管理的定义和发展背景知识管理是一种管理理念和方法，旨在通过对知识进行有效的获取、整合、传输、应用和创新创造价值。
在数字化时代下，知识管理的重要性更加凸显。
具体来说，数字化技术的发展使得组织更容易获取和处理大量的信息和数据，也更容易进行知识的共享和协同创新。
这对于提高组织绩效和创新能力都至关重要。
1.2 知识管理的新变革和趋势数字化时代下的知识管理不仅需要更先进的技术支持，也需要更灵活和创新的方法。
其中，下面几个方面值得关注：1）数据化和个性化：随着数字化技术的发展，数据已成为最重要的知识资源之一。
因此，组织需要开发出适合自身业务和应用场景的方式来挖掘和管理数据。
同时，数字化技术也使得组织更容易获取关于员工、客户、市场和竞争对手等方面的数据，这些数据可以被整合用于预测未来趋势和制定更加有效的决策。
2）社交化和协作性：在数字化时代下，社交媒体和协作工具成为组织内部知识共享和协同创新的重要手段。
这不仅需要适当的技术支持，同时也需要组织建立一种开放、信任和支持协作的文化氛围。
3）学习和知识更新：数字化技术的快速发展使得新知识和技术迅速涌现，这为组织和员工提供了更多的学习机会。
因此，组织应该积极发掘和开发适合员工培训和发展的学习资源，同时也应该鼓励员工主动学习和更新知识。
1.3 数字化时代下的知识管理挑战数字化时代下的知识管理也面临着一系列的挑战，其中最重要的几个包括：1）数据安全和隐私保护：数据是知识管理的重要来源，但数字化时代下的数据安全和隐私保护也变得更加复杂和困难。
因此，组织需要开发出更加有效的数据安全数据保护策略，以免被数据泄露或者数据安全问题影响业务运营。
解决方案体系演进
解决方案体系演进随着科技的进步和社会的发展，解决问题的方式也在不断演进。
解决方案体系的演进是指解决问题的方法和流程不断发展和完善的过程。
本文将探讨解决方案体系的演进过程，并分析其中的原因和影响。
一、传统解决方案体系在过去，解决问题的方式主要依赖人力和经验。
人们根据自己的知识和经验，提出解决问题的方法，并通过实践不断完善和调整。
这种传统的解决方案体系具有以下特点：1. 依赖个人经验：解决问题的方法主要依赖个人的经验和判断，存在个体差异和主观性。
2. 缺乏标准化流程：解决问题的过程缺乏规范和标准化，导致效率低下和结果不可控。
3. 缺乏科学依据：解决问题的方法缺乏科学依据和数据支持，容易受到主观偏见和误导。
二、数据驱动的解决方案体系随着数据技术的发展，解决问题的方式开始向数据驱动的方向演进。
数据驱动的解决方案体系具有以下特点：1. 基于数据分析：解决问题的方法不再依赖个人经验，而是基于大数据分析和机器学习算法，通过挖掘数据中的规律和模式来提供解决方案。
2. 精确和可量化：数据驱动的解决方案体系能够提供更加精确和可量化的解决方案，减少主观性和随机性，提高解决问题的效率和可控性。
3. 可迭代和持续改进：数据驱动的解决方案体系具有持续改进的特点，通过不断收集和分析数据，优化解决方案，实现持续的性能提升。
三、智能化的解决方案体系随着人工智能技术的发展，解决问题的方式正在向智能化的方向演进。
智能化的解决方案体系具有以下特点：1. 自动化和智能化：智能化的解决方案体系能够通过自动化和智能化的方式，自动识别和解决问题，减少人工干预和提高解决问题的效率。
2. 高度智能和学习能力：智能化的解决方案体系具有高度智能和学习能力，能够根据不同的问题和环境自动调整和优化解决方案，实现更高的性能和效果。
3. 高度集成和协同合作：智能化的解决方案体系具有高度的集成和协同合作能力，能够通过网络和云计算等技术，实现多个系统和算法的协同工作，提供更加综合和完善的解决方案。
《数据安全与流通：技术、架构与实践》记录
《数据安全与流通：技术、架构与实践》阅读札记目录一、数据安全与流通概述 (2)1. 数据安全与流通的重要性 (3)2. 数据安全与流通的发展历程 (4)二、数据安全技术 (5)1. 加密技术 (7)2. 解密技术 (8)3. 数据脱敏技术 (10)4. 访问控制技术 (11)5. 数据溯源技术 (11)三、数据流通架构 (13)1. 数据分发与共享平台 (14)2. 数据交换平台 (16)3. 数据共享机制 (17)4. 数据隐私保护技术 (18)四、数据安全与流通的实践 (19)1. 企业内部数据安全管理与流通实践 (21)2. 企业间数据共享与交换实践 (22)3. 政府数据开放与共享实践 (23)4. 国际合作中的数据安全与流通实践 (24)五、数据安全与流通的未来趋势 (25)1. 技术创新与发展趋势 (27)2. 法律法规与政策完善 (28)3. 社会认知与公众参与 (30)六、总结与展望 (31)1. 对数据安全与流通问题的深入思考 (32)2. 对未来发展的展望与建议 (34)一、数据安全与流通概述数据安全与流通在当今数字化社会中扮演着至关重要的角色，随着大数据、云计算、物联网等技术的广泛应用，数据已经成为了企业的核心资产和竞争力所在。
与此同时，数据的安全性和流通性也面临着前所未有的挑战。
如何确保数据的安全存储、传输和使用，同时又能实现数据的有效流通和共享，成为了我们必须面对的问题。
数据安全是数据流通的基础，在数据的生命周期中，从收集、存储、处理到传输、应用，每一个环节都可能存在安全风险。
我们需要采用一系列的技术和管理措施来保障数据的安全性，这包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复、安全审计等手段。
数据流通则是数据价值的重要体现，通过数据流通，可以实现数据的共享和协同作业，提高数据处理效率和创新能力。
数据流通也可以促进公共利益和社会发展，在政府治理、疫情防控、交通管理等领域，数据的流通和共享可以发挥巨大的作用。
云计算服务模式的演变与趋势
云计算服务模式的演变与趋势云计算作为一种基于互联网的计算模式，已经在过去几年中得到了广泛的应用和发展。
随着技术的不断进步和市场需求的不断变化，云计算服务模式也在不断演变。
本文将从云计算服务模式的起源开始，介绍其演变过程，并探讨未来的发展趋势。
一、起源云计算的概念最早可以追溯到上世纪60年代的时分。
当时，科学家们就开始探讨如何通过网络来共享计算资源。
随着互联网的普及和发展，云计算逐渐成为可能。
2006年，亚马逊推出了首个商用云计算服务——亚马逊云服务（AWS），标志着云计算服务模式的正式诞生。
二、演变过程1. 基础设施即服务（IaaS）最初的云计算服务主要是基础设施即服务（IaaS），即提供虚拟化的计算资源、存储资源和网络资源。
用户可以根据自己的需求动态地调整资源的使用量，从而降低成本，提高效率。
这种模式的代表是亚马逊的AWS、微软的Azure等。
2. 平台即服务（PaaS）随着云计算的发展，平台即服务（PaaS）逐渐兴起。
PaaS不仅提供基础设施，还提供开发工具、数据库等服务，帮助开发者快速构建和部署应用程序。
谷歌的App Engine、微软的Azure App Service等都是PaaS的代表。
3. 软件即服务（SaaS）软件即服务（SaaS）是云计算服务模式的又一次演变。
在这种模式下，用户无需关心底层的基础设施和平台，只需通过互联网访问应用程序即可。
常见的SaaS应用有Salesforce、Office 365等。
4. 云原生应用随着容器技术的发展，云原生应用成为了云计算服务模式的新趋势。
云原生应用是一种基于容器、微服务架构的应用程序，具有更高的灵活性和可扩展性。
Kubernetes、Docker等技术的出现推动了云原生应用的发展。
三、未来趋势1. 多云混合云未来，多云混合云将成为云计算服务模式的主流。
企业可以根据自身需求选择不同的云服务提供商，实现资源的灵活调配和风险的分散。
同时，混合云可以帮助企业更好地整合现有的IT系统，提高效率。
云计算十年之路 给商业带来了哪些改变
云计算十年之路给商业带来了哪些改变
一个字头的诞生
时间还停留在20 世纪的时候，Oracle、亚马逊就有云计算的雏形级产品和服务问世了，但直到2006 年谷歌正式将云计算的概念从幕后推到了前台后，云计算才被视为一项标准互联网+分支被广泛关注。
现在，即将迈向第十个念头的云计算技术已经出现在诸多的科技领域。
根据相关机构预测，2018 年全球云计算市场的容量将达到791 亿美元。
无论是CEO，还是程序员，无论是媒体记者还是市场人员都以对这样巨大的一个市场有所耳闻对，从谷歌的在线办公软件到亚马逊的云存储服务，云计算和云服务离我们已经如此之近，它就像网络一样，覆盖到我们的工作和生活的每一寸空间。
一个较为形象的比喻是：云计算应该和我们的供电供水服务一样，按需分配，即需即用。
回首来路，云计算经过近十年的发展，为我们的商业生活所带来的改变已经显而易见，只是这种改变大多是发生在较为基础的服务层，因此不那么容易被觉察到，但这并不妨碍这些改变的发生。
首先，云计算是简化了信息交换。
假如你登陆知乎，知乎会提供使用微博或QQ 的账号直接登陆，这就是所谓的AP
现在越来越多的基于AP
此外，云计算提供无限数量的测试和开发用服务器，将软件开发转变成真正并行的活动，大大提升企业自身的信息交换，这就是所谓的敏捷开发。
一个例子就是：澳大利亚综合金融服务领先供应商之一澳洲联邦银行(CommonwealthBank)建立了一个私有云来运行内部应用程序作为服务。
这些。
新知识观从硬知识、软知识到网络化知识
硬知识存在一定的局限性，如对复杂现象的解释能力有限、无法涵盖非线性思维和非确定性领域等。
03
软知识观
软知识的定义与特点
定义：软知识是一种侧重于主观感受、 领悟和隐性经验的知识形态，强调对意 义、情感和文化的理解与体验。
3. 情境性：软知识强调在特定情境中的 理解和应用，与特定背景、文化和社会 环境密切相关。
4. 创新性：网络化知识鼓励创新思维，促进知识的创 造和更新。
网络化知识的获取与传播
获取
网络化知识的获取可以通过搜索引擎、在 线课程、数字化图书馆、社交媒体等多种 渠道实现。
传播
网络化知识的传播可以通过互联网、移动 设备、社交媒体等数字化渠道进行，具有 传播速度快、范围广、互动性强等特点。
网络化知识的价值与局限
知识分类
知识可以根据其来源、性质、形式等不同维度进行分类，如硬知识、软知识 等。
知识观的发展与演变
传统知识观
以客观性、普遍性和价值中立为特征，强调知识的客观基础 和普遍规律。
新知识观
逐渐重视主观性、情境性和价值介入，关注知识的动态性和 建构性。
02
硬知识观
硬知识的定义与特点
定义
硬知识是指那些经过系统化、公式化、规律化处理的信息，通常以科学理论、技 术知识、数据等形式呈现。
知识的开放与共享
在数字化时代，知识的开放与共享将成为未来知识观的重要方向 ，推动知识的创新和应用。
知识的跨界融合
随着学科交叉和跨界合作的普及，知识将实现跨学科、跨领域的 融合和创新，为人类社会的发展提供更多可能性。
我们应该如何应对和利用新的知识观
培养创新能力
在软知识和网络化知识的背景下，创新能力成为推动个 人和社会发展的重要能力。我们应该注重培养自己的创 新能力，勇于尝试新事物，积极探索未知领域。
2020年,云计算的十大演变
栏 目编 辑 ：胡 素 青 Ｅ ｍａｌ ｕ ｕ ｉ ０ ＠ １ ３Ｇ ｍ － ｉ ｓ ｑ ｇ ４ ６ ｏ ： ｈ ｎ
用程序。 ＨＰ 自动 化基 础设 施 实验 室 的 运行员约翰 ・ 曼利 （ｏｎ ａｌ ） Ｊｈ ｎ ｙ 说： Ｍ ｅ
供应商会抵制开放吗？
总 之 ， 果 行 业 采 用 两个 措 如 施， 云计 算所有 的障碍 都可以得 到
＝。 模块化软件
要充分利用那 些通过云的巨大 硬件群 ， 独的软件应 用程序将 被 单 设 置得更 大、 复 杂 ， 更 因为它们 将 被写成利用规模优势的形式。 随着独立程序规模和复杂性的 增长， 软件开发 过程 中将 会把重 点
除了模 块 化方 面的转变 ， 软件 还 可 以接 受 目前 一 些 社 交 软件 如
在 每一次会议 结束后 ， 实例需 要 被 推倒 ， 并返 回到计算池 。 曼利
说， 如果公司租用软件的时间较长， 这可能会非常棘手。
供应商 就可以收取专 利技术费。 与 此相 结合， 全面技术披 露 的云架构
量相互冲突的标准 ， 并不断 争论供 应商到底要开放到什么程度 。衄
计算基础设施 的一部分。 从现在 起到８ 年后， 我们可能会
３ ０ 美元增长 到１ ０ 亿美元 ， ５亿 ０ ５ 因 为￣ ２ ２ 年 ， Ｕ０ ０ 它将成 为许 多组织的
Ｉ基础设施的关键。 Ｔ
有 １个方法 ， ０ 使云计算 ￣２ ２ 年看 １００ １
看 到许多工作负载在云 中的低 功耗 中心内， 支持大规模联合 的、 可扩展
杂 的软件程 序包将是 一个挑 战， 曼
利说 。
则进 入 由他 人操作 的设备中， 其他 小公 司也 是一 样。“ 服务 器和存 储
dama 数据管理的知识体系和指南 -回复
dama 数据管理的知识体系和指南-回复什么是数据管理？数据管理是指对数据的收集、存储、处理、分析和保护的过程。
随着信息技术的快速发展，数据管理变得越来越重要。
对于企业、组织和个人来说，有效的数据管理可以帮助他们更好地利用数据资源，做出更明智的决策。
数据管理的主要目标是确保数据的完整性、可靠性和安全性，同时提高数据的可用性和可访问性。
为了实现这些目标，数据管理需要建立一套科学的知识体系和指南。
下面将逐一介绍数据管理的知识体系和指南的内容和步骤。
数据管理的知识体系数据管理的知识体系包括多个方面的知识和技能。
下面列举了几个重要的方面。
1. 数据战略：数据战略是一个组织达成其目标所需的数据资源的规划和使用。
它需要定义数据目标、决策和管理方法，并与组织的战略目标相一致。
2. 数据建模：数据建模是将现实世界中的实体和关系映射到数据模型中的过程。
数据建模包括实体关系模型、星型模型、多维模型等。
3. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据库中的过程。
数据集成可以通过ETL（抽取、转换、加载）流程来实现。
4. 数据质量管理：数据质量管理是确保数据的完整性、准确性和一致性的过程。
它包括数据清洗、数据验证、异常处理等步骤。
5. 数据安全和隐私：数据安全和隐私是保护数据免受未经授权的访问、修改和泄露的过程。
数据安全和隐私需要建立适当的访问控制、加密和备份策略。
数据管理的指南数据管理的指南是指导数据管理工作的一系列步骤和方法。
下面按照数据管理的不同阶段介绍数据管理的指南。
1. 数据收集：数据收集是获取数据的过程。
在数据收集阶段，需要明确数据的来源、格式和质量要求。
数据可以通过调查问卷、观察、记录等方式收集。
2. 数据存储：数据存储是将数据保存在合适的媒介中。
在数据存储阶段，需要选择合适的数据库系统或存储设备，并进行数据备份和恢复操作。
3. 数据处理：数据处理是指对数据进行转换、计算、整合和分析的过程。
dba开题报告
dba开题报告——数据库管理员在大数据时代面临的挑战与机遇一、研究背景随着大数据时代的来临，数据已经成为企业和社会发展的重要资源。
数据库作为数据存储和管理的重要工具，其管理和维护工作变得越来越重要。
数据库管理员（DBA）作为数据库管理和维护的重要力量，在大数据时代所面临的挑战与机遇也随之增加。
本研究的目的是探讨数据库管理员在大数据时代所面临的挑战和机遇，以期为其职业发展提供有益的参考。
二、研究内容本研究将通过文献综述和实证研究相结合的方法，对数据库管理员在大数据时代所面临的挑战和机遇进行深入探讨。
具体研究内容包括以下几个方面：1.数据库管理员的角色和职责变化：随着大数据时代的来临，数据库管理员的角色和职责也发生了变化。
本研究将分析数据库管理员在新时代中的角色和职责，探讨其在大数据处理、数据安全、数据治理等方面的要求。
2.数据库管理员面临的挑战：本研究将分析数据库管理员在大数据时代所面临的挑战，如数据量的快速增长、数据类型的多样化、数据安全与隐私保护等方面的挑战。
3.数据库管理员的发展机遇：在挑战的背后，也孕育着许多发展机遇。
本研究将分析数据库管理员在新时代中的发展机遇，如数据分析、数据挖掘、云计算等方面的应用和发展。
4.数据库管理员的能力需求：针对数据库管理员在新时代中的角色和职责变化，本研究将分析其所需具备的能力和素质，如技术能力、沟通能力、创新能力等。
三、预期成果通过本研究，预期能够深入了解数据库管理员在大数据时代所面临的挑战和机遇，为其职业发展提供有益的参考。
同时，本研究还将为相关企业和组织提供关于数据库管理员能力培养和职业发展的建议。
四、研究计划本研究计划分为以下几个阶段：1.文献综述：通过查阅相关文献，了解数据库管理员在大数据时代的研究现状和发展趋势。
2.实证研究：通过问卷调查和访谈等方式，了解数据库管理员在实际工作中所面临的挑战和机遇。
3.数据分析：对收集到的数据进行分析，深入探讨数据库管理员的角色和职责变化、面临的挑战和发展机遇等。
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技术创新 变革未来
云 DBA
管理模式的变化
云数据库 vs. 自建数据库 云 DBA 知识体系构成 如何成为优秀的云DBA
Gartner 20 8
云计算数据80商 已经A LEADERS 及 VISIONARIES 领 域 1绝 2比 例 。
SSH 22 / OS / FileSystem control everything Client Port 3306/1521/5432/1433
题 • 故障检测自查或发起服务需求
• 资源调度：硬件、网S等 • 基础优化：系统、内核等 • 平台能力：备份、D群切A等 • 准确输出：计算结果、监控数据等
• 设计咨询：分布式、多产品组合等 • 应急支持： S Q L 优化、业务综合故障诊断
云平台运维DBA 服务支持
成为业务D B A : 性 能 问 题 甄 别
运维简化：恢复到时间点
Point-In-Time-Recovery(PITR),基于时间点的数据恢复
需要恢复到 发现问题
周二 周三 23:43 周 四 01:21
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
每天 全备 增量WAL日志持续备份
运维简化：按需横向扩展
无需复杂配置
运维简化：自动读写分离
读写分离地址，即连即用，无盂修改 Proxy链路原生支持，无额外组件增加延迟 实时健康检查，宥机自动切换，提升可用性
OLTP S Q L 数据库
NoSQL 数库
Key-Value 缓-数据库
OLAP 数据仓库
大数据 离线分析
发展之初
三几个单点运行 的数据库
只有S Q L 或 只有N o S Q L
企业发展对 D B A 的需求
—个兼职的D B A
企业发展对 DBA的需求
初现规模：
多 套 H A 集群数据库 开始使用监控系统
One Console
云业务DBA －变迁
标准化 部署
自化化 运B
按需 扩展
-具化 调优
别让您的DBA再 为 部 署 、 备 份 等 运 维 工作 缠 绕 ！
－让DBA投入到业务架构优化！ －为 企 业 输 出 核 心 技 术 生 产 力 ！
项目2
SQL
Key- Value
NoSQ L
SQL
项目3
NoSQ L SQ L
NoSQL
专业 顶A
企业发展对 DBA 的需求
理论基础
• 云 计 算的 新名 词 ：Region、A Z 、V P C 、VSwitch、安全组 • 数据库基础理论：实例、高可用、分布式、S Q L 、A C I D 、C A P
S Q L 、N o S Q L Key-Velue混用
Key-Value 缓-数据库
SQL
一个神奇的 D B A 啥都管
NoSQL
企业发展对 DBA 的需求
发展上升期-
每个业务一套数据 库架构变得复杂
独当一面的专职 DBA部署、备份、 优化，需要技术和 架构设计
Key-Value
项目1
Key-Value
硬件准备 服务器 / 存储 / 网络
传统架构
云架构
云 DBA
管理模式的变化
云数据库 vs. 自建数据库
云 DBA 知识体系构成 如何成为优秀的云DBA
成本模式的变迁
云 DBA
管理模式的变化 云数据库 vs. 自建数据库
云 DBA 知识体系构成
如何成为优秀的云DBA
企业发展对 D B A 的需求
运维简化 自动化部署
单可用区实例无法抵御机房故障 多可用区实例可主备切换，切换逻辑同实例级故障
不增 加
费用
运维简化：跨地域部署及切换
地域故障，异地灾备实例可继续承载任务 用户获知数据同步情况，并自行配置连接
不增 加
费用
无初装， 按使用 时间收 费可随 时升级
不增 加
费用
运 维 简 化 ： 定 期 全 ／增量备份
云 DBA
管理模式的变化 云数据库 vs. 自建数据库 云 DBA 知识体系构成
如何成为优秀的云DBA
企业发展对DBA的需求
企业发展对DBA的需求
成为业务DBA： 云服务支持边界
企业业务 D B A 工作
• 数据结构设计 • S Q L 规范控制 • S Q L 及结构优化提升业务性能
• 控制资源成本合理调配 • 数据模型组合解决不同业务问
……
VM VM VM
VM
Virtualiza*on
API control: CREATE / Backup / Restore … Client Port 3306/1521/5432/1433
传统架构
云架构
切换及恢复演练 调试验收
监控报警 / 自动备份
集群配置
DB1配置
DB2配置
数据库准备 安装 / 配置 / 参数优化 系统准 备 OS / FileSystem / 系统包 / 参数优化
• CloudDBA 缩短问题甄别用时 • —键诊断发现问题 • 图表化展现直观定位 • 直接提供优化建议
成为业务D B A : 云服务支持边界
提供 授权
成 为业 务 D B A : 高 危 S Q L 预防
成为业务D B A 跨 云 管 理
多 种 数 据 MySQL、Redis、MongoDB 多环境 本地IDC、私有云、公共云 全球部署 中国、欧洲、美国……