人工智能领域是一个数据密集、计算密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度、大数据的处理需求。人工智能芯片的出现让大规模的数据效率大大提升，加速了深层神经网络的训练迭代速度，极大地促进了人工智能行业的发展。
根据您对数据的处理情况，较低成本的存储层或存储类可能是降低云存储支出的好方法，也可能不是。您不希望定期访问的归档数据是低成本分层的理想选择。您的应用程序必须经常读取或写入的数据是无效的。
事务型云数据库形形色色、种类繁多，从简单的键值存储数据库到全球规模的分布式关系数据库，不一而足。本文介绍了应该如何为你的应用选择合适的云数据库。
云原生计算正在迅速成为企业的标准。容器、容器编排器（如Kubernetes）、云原生解决方案（如存储编排器）等解决方案正在使应用程序和基础设施比以往任何时候都更高效、更可用、更易于维护。
很长一段时间以来，算力的天下都由中央处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）平分，也是因为CPU和GPU为庞大的新超大规模数据中心提供了动力，才使得计算得以摆脱PC和服务器的繁琐局限。
毫无疑问，数字经济时代，数据已成为企业的核心资产。数据湖（Data Lake）已经成为继数据库、数据仓库之后敏捷处理数据、提升数据洞察力的又一标志性的技术。摸清家底，搞清方向，应用数据湖才能心里有谱。
