随着人工智能和大数据技术的不断发展，业内AIGC（人工智能、图形处理和云计算）和大模型的发展趋势正在对数据中心存储发展方向产生深远的影响，主要集中对数据量和高性能计算的诉求。
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两年前，该行业一百多家企业签署了该公约，要求对数据收集中心的建设进行彻底改革，使其具有生态可持续性，以应对日益增长的需求。那么，未来的数据中心会是什么样子呢?为了使数据中心可持续发展，需要考虑哪些方面?最大的挑战是什么?
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本文中我们主要关注渠道用户通过外唤或主启的方式进入小电视后，在用户全链路的生命周期过程中，在各个节点上，对用户进行更好的承接，让广大用户更加喜欢我们的产品。
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「软件分析」与「软件设计」这样的词眼经常听到，然而要真正理解「软件分析」和「软件设计」的本质是比较难的，本文带你了解软件分析与设计的「逻辑性」到底是什么。
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在软件开发的过程中，测试环境无疑是一个关键的组成部分，其为开发、测试团队提供一个安全、隔离的环境来验证软件的功能、性能和稳定性。滴滴作为一家有一定体量的互联网公司，也会遇到类似的问题，本文将介绍滴滴的测试环境选型，及我们如何实现快速、低成本的建设“无限套”测试环境。
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放眼全球，我们无时无刻不在创建数据、存储数据、使用数据。大数据、人工智能、数据创新等数字技术越来越深入生产生活的方方面面，个人层面的衣食住行，社会层面的智慧政府、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等都受益于数字技术的快速发展。那么问题来了，我们如何满足市场对数据应用需求的快速变化？如何满足从核心到边缘的海量数据存储需求？Solidigm给出了我们答案。
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业务建模驱动的新企架中我们提到了新企架的相关概念介绍、实施思路、DDD在和业务建模中的配合，而今天我们重点强调在实施中的部分建议参考。
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目前，许多国内外公司已经开始在营销领域布局或应用大模型，以提升营销效率。在货拉拉我们也积极推进大模型的建设，进行企业内部业务应用赋能，将其应用到营销场景中(包括外呼、邀约、补贴、触达、广告、抽奖、积分等)。通过这种方式，不仅提高了运营效率，也为用户提供了更好的体验。
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为了满足公司内日志实时查询分析的需求，爱奇艺大数据团队自研了Venus日志服务平台，负责爱奇艺各服务日志的采集、存储、处理、分析等场景。早期采用基于ElasticSearch的存储分析架构，随着数据规模的不断扩大，出现了成本高、管理困难、稳定性差等问题。
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提到我国的PC产品，很多用户都是持有怀疑的态度在持续观望，而这种怀疑往往来源于多个层面，譬如产品是否能够稳定运行，工作效率是否能够满足日常办公需求，甚至运行时的降噪能力能否做到“针落有声”等等......难道我们的PC产品真就如此不堪？
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