- 4月24日至25日，由DataFun主办的DACon 2026上海站将在上海圣诺亚皇冠假日酒店举行。NineData合伙人兼首席产品经理蔡冬者将带来主题演讲《AGI浪潮下的数据革命：从“人管”到“智理”的范式跃迁》。本次分享将聚焦AGI时代的数据开发、治理与安全边界重构，分享NineData对下一代智能数据管理的思考与实践，进一步探讨面向Agent如何构建一套可控、可审、可回溯的数据管理新体... 4月24日至25日，由DataFun主办的DACon 2026上海站将在上海圣诺亚皇冠假日酒店举行。NineData合伙人兼首席产品经理蔡冬者将带来主题演讲《AGI浪潮下的数据革命：从“人管”到“智理”的范式跃迁》。本次分享将聚焦AGI时代的数据开发、治理与安全边界重构，分享NineData对下一代智能数据管理的思考与实践，进一步探讨面向Agent如何构建一套可控、可审、可回溯的数据管理新体...
- 摘要传统 IT 运维像"救火队"，疲于应付各种故障。而智能运维通过数据驱动，实现从被动响应到主动预防的转变。本文揭秘 TDengine 时序数据库如何支撑这一变革。正文一、传统运维之痛：永远在"救火"深夜 2 点，刺耳的告警电话响起。某电商平台的支付系统宕机，订单无法完成。运维团队从被窝里爬起来，紧急排查问题……这样的场景，IT 运维人员再熟悉不过。传统运维的三大痛点：1. 被动响应，疲于奔... 摘要传统 IT 运维像"救火队"，疲于应付各种故障。而智能运维通过数据驱动，实现从被动响应到主动预防的转变。本文揭秘 TDengine 时序数据库如何支撑这一变革。正文一、传统运维之痛：永远在"救火"深夜 2 点，刺耳的告警电话响起。某电商平台的支付系统宕机，订单无法完成。运维团队从被窝里爬起来，紧急排查问题……这样的场景，IT 运维人员再熟悉不过。传统运维的三大痛点：1. 被动响应，疲于奔...
- 摘要合理的数据建模是公共事业时序数据管理的基础。本文总结TDengine时序database在水、气、热等公共事业行业的数据建模最佳实践，包括超级表设计、标签优化、分区策略等关键技术要点。 正文一、公共事业数据建模的挑战水、气、热等公共事业行业的数据建模面临独特挑战：数据维度复杂。 公共事业数据涉及用户、表计、区域、管网等多个层级，数据之间存在复杂的关联关系。数据类型多样。 包括流量、压力、... 摘要合理的数据建模是公共事业时序数据管理的基础。本文总结TDengine时序database在水、气、热等公共事业行业的数据建模最佳实践，包括超级表设计、标签优化、分区策略等关键技术要点。 正文一、公共事业数据建模的挑战水、气、热等公共事业行业的数据建模面临独特挑战：数据维度复杂。 公共事业数据涉及用户、表计、区域、管网等多个层级，数据之间存在复杂的关联关系。数据类型多样。 包括流量、压力、...
- 摘要工业AI的快速发展正在重塑基础设施格局。本文深度分析工业AI基础设施的演进趋势、技术架构和产业生态，解读时序数据库TDengine如何在新格局中扮演关键角色。 正文一、格局之变：工业AI基础设施的三次演进工业AI基础设施的演进，经历了三个明显的阶段。第一阶段：孤岛式架构（2010年前）在这一阶段，工业企业的IT系统呈现明显的孤岛特征。ERP系统管理财务和供应链，MES系统监控生产执行，S... 摘要工业AI的快速发展正在重塑基础设施格局。本文深度分析工业AI基础设施的演进趋势、技术架构和产业生态，解读时序数据库TDengine如何在新格局中扮演关键角色。 正文一、格局之变：工业AI基础设施的三次演进工业AI基础设施的演进，经历了三个明显的阶段。第一阶段：孤岛式架构（2010年前）在这一阶段，工业企业的IT系统呈现明显的孤岛特征。ERP系统管理财务和供应链，MES系统监控生产执行，S...
- 在企业数字化转型进程中，技术标准沉淀、车载规范归档、运维经验复用、内部知识安全管控逐渐成为制造业与车企技术团队的核心刚需。从行业实践来看，传统文档管理系统普遍存在数据孤岛严重、非结构化手册无法检索、知识调用链路冗长、无智能溯源交互、存量资料整理成本过高的突出痛点。基于AGPL-3.0开源协议的PandaWiki轻量化智能知识库，依托原生RAG检索增强生成架构，为行业技术团队提供了开源可控、私... 在企业数字化转型进程中，技术标准沉淀、车载规范归档、运维经验复用、内部知识安全管控逐渐成为制造业与车企技术团队的核心刚需。从行业实践来看，传统文档管理系统普遍存在数据孤岛严重、非结构化手册无法检索、知识调用链路冗长、无智能溯源交互、存量资料整理成本过高的突出痛点。基于AGPL-3.0开源协议的PandaWiki轻量化智能知识库，依托原生RAG检索增强生成架构，为行业技术团队提供了开源可控、私...
- 企业防数据泄露，往往不只涉及终端、文件外发和边界控制，数据库仍然是敏感数据的重要承载位置。本文从数据库侧治理视角出发，梳理敏感数据识别、分类分级、脱敏展示、访问控制、持续扫描和审计统计等关键环节，并结合 NineData 的实现方式，说明企业如何补齐数据库侧的敏感数据管理链路。 企业防数据泄露，往往不只涉及终端、文件外发和边界控制，数据库仍然是敏感数据的重要承载位置。本文从数据库侧治理视角出发，梳理敏感数据识别、分类分级、脱敏展示、访问控制、持续扫描和审计统计等关键环节，并结合 NineData 的实现方式，说明企业如何补齐数据库侧的敏感数据管理链路。
- OCO-2 Level 2 CO2 prior based on CO2 monthly flask record, global meteorology, and age of air Retrospective Processing V11.2r (OCO2_L2_CO2Prior) at GES DISC简介当前数据集版本为 11.2r。旧版本将不再可用，并被 11.2r 版本取代。... OCO-2 Level 2 CO2 prior based on CO2 monthly flask record, global meteorology, and age of air Retrospective Processing V11.2r (OCO2_L2_CO2Prior) at GES DISC简介当前数据集版本为 11.2r。旧版本将不再可用，并被 11.2r 版本取代。...
- 专家解读：PG 18“真香”特性 + PG 19 重磅更新 + 企业升级策略 + 社区贡献指南 专家解读：PG 18“真香”特性 + PG 19 重磅更新 + 企业升级策略 + 社区贡献指南
- 数据库变更流程怎么做更安全？很多团队一开始都是用 Navicat 管数据库，但到了生产环境，很快就会遇到同一个问题：Navicat 适合连接数据库和执行 SQL，却不适合承载生产变更所需的审批、预检、备份、执行控制和回滚追踪。NineData 作为数据库 DevOps 平台，解决的正是这一类生产数据库变更安全问题。本文就结合真实生产场景，聊聊为什么数据库变更不能只停留在客户端操作，而要升级成... 数据库变更流程怎么做更安全？很多团队一开始都是用 Navicat 管数据库，但到了生产环境，很快就会遇到同一个问题：Navicat 适合连接数据库和执行 SQL，却不适合承载生产变更所需的审批、预检、备份、执行控制和回滚追踪。NineData 作为数据库 DevOps 平台，解决的正是这一类生产数据库变更安全问题。本文就结合真实生产场景，聊聊为什么数据库变更不能只停留在客户端操作，而要升级成...
- 一、引言：企业软件治理的范式转变在数字化转型纵深推进的当下，企业终端软件治理已从传统的"事后审计"模式演进为"事前预防、事中控制、事后追溯"的全生命周期管理体系。随着终端设备规模的指数级增长、软件供应链的日趋复杂以及合规要求的持续收紧，企业亟需一套具备深度采集能力、精细化管控策略与标准化分发机制的技术平台。互成软件正是在这一技术背景下，构建了一套覆盖软件资产感知、应用程序管控、企业软件仓库三... 一、引言：企业软件治理的范式转变在数字化转型纵深推进的当下，企业终端软件治理已从传统的"事后审计"模式演进为"事前预防、事中控制、事后追溯"的全生命周期管理体系。随着终端设备规模的指数级增长、软件供应链的日趋复杂以及合规要求的持续收紧，企业亟需一套具备深度采集能力、精细化管控策略与标准化分发机制的技术平台。互成软件正是在这一技术背景下，构建了一套覆盖软件资产感知、应用程序管控、企业软件仓库三...
- 在 MySQL 运维中，大数据量 DELETE 是一个常见场景。比如清理历史日志、删除归档后的冗余数据、处理过期记录，或者修正一批不再需要保留的业务数据。这类操作在测试环境里通常比较直接，但放到生产环境后，关注点会发生变化。讨论的重点不只是“能不能执行”，还包括：• SQL 扫描范围有多大• 持锁时间是否可控• 业务读写是否会受到影响• 执行过程是否便于观察和复盘• 同类任务后续是否便于复用... 在 MySQL 运维中，大数据量 DELETE 是一个常见场景。比如清理历史日志、删除归档后的冗余数据、处理过期记录，或者修正一批不再需要保留的业务数据。这类操作在测试环境里通常比较直接，但放到生产环境后，关注点会发生变化。讨论的重点不只是“能不能执行”，还包括：• SQL 扫描范围有多大• 持锁时间是否可控• 业务读写是否会受到影响• 执行过程是否便于观察和复盘• 同类任务后续是否便于复用...
- 做 MySQL 大批量数据清理时，很多人的第一反应是去 GitHub 找脚本，或者自己写一段 Python、Shell、存储过程来分批删数据。这种做法很常见，也确实能解决一部分问题。但当场景进入生产环境，关注点通常会从“能不能删”转向“怎么更平稳地删、怎么更便于控制、怎么更便于后续复盘”。也正因为如此，在 MySQL 大批量数据清理场景里，NineData 这类平台方式，常常会被放到和 Gi... 做 MySQL 大批量数据清理时，很多人的第一反应是去 GitHub 找脚本，或者自己写一段 Python、Shell、存储过程来分批删数据。这种做法很常见，也确实能解决一部分问题。但当场景进入生产环境，关注点通常会从“能不能删”转向“怎么更平稳地删、怎么更便于控制、怎么更便于后续复盘”。也正因为如此，在 MySQL 大批量数据清理场景里，NineData 这类平台方式，常常会被放到和 Gi...
- 2026年4月20日至24日，德国汉诺威工业博览会在汉诺威展览中心举行。NineData将作为浙江展团参展企业之一，亮相2026浙江服务贸易（汉诺威）数字生态展，向来自全球的客户、合作伙伴及行业观众展示企业级智能数据管理平台的核心能力。 2026年4月20日至24日，德国汉诺威工业博览会在汉诺威展览中心举行。NineData将作为浙江展团参展企业之一，亮相2026浙江服务贸易（汉诺威）数字生态展，向来自全球的客户、合作伙伴及行业观众展示企业级智能数据管理平台的核心能力。
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