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Data Warebase:构建AI 时代灵活、高效、智能的数据底座-王森林.pdf

上传人: 茫然 编号:731557 2025-07-14 27页 6.22MB

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本文主要讨论了在AI时代下,数据架构的需求以及Data Warebase在云原生实践中的演进趋势。关键点如下: 1. AI时代数据架构需求:强调数据新鲜性、易用性、高并发即时检索和快速分析。 2. 传统数据架构弊端:数据不一致、开发效率低、成本不可控、稳定性差、迭代效率低。 3. 实时AI工作流:通过Kafka、Database Ingest和AI Agent等构建实时数据系统。 4. Data Warebase新范式:以PostgreSQL为基础,支持OLTP、OLAP、Batch Sync、Realtime Sync等功能。 5. PostgreSQL的流行度:Stackoverflow调查和DB-Engines排名显示PostgreSQL越来越受欢迎。 6. Data Warebase核心能力:秒级弹性伸缩、混合存储、负载隔离、增量物化视图、丰富的索引等。 7. 数据链路演进趋势:降本增效、创收、实时数据查询、多模态数据查询。 综上,文章强调了在AI时代下,Data Warebase作为数据底座的重要性,以满足实时、高效、智能的数据处理需求。
"AI时代数据架构如何革新?" "云原生实践带来哪些优势?" "PostgreSQL如何引领数据库未来?"
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