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“云”的力量崛起，数据库市场再起波澜
数据库市场今天的格局已经形成很久了，商业数据库为王，这几乎没有变过。今天，在云时代，以AWS、阿里云为代表的云服务商携云原生数据库向传统数据库发起挑战。
金融科技给传统银行业带来了哪些实际触动
近年来，金融科技蓬勃发展，以人工智能、大数据、云计算等为代表的新技术突飞猛进，深刻影响和改变着传统金融行业的格局、商业模式、经营方式以及金融服务的供给方式。因此，新兴科技与传统银行业务的深度融合，必将成为产业升级的又一个重要风口。
云和恩墨熊军：标准化、自动化和智能化是高可用数据运维关键
在第八届数据技术嘉年华大会上，至顶网采访到了云和恩墨产品研发部总经理熊军，他分享了今天的云数据库时代，企业如何构建基于PaaS平台的高可用数据环境。
云计算下半场，甲骨文开启云自治时代
甲骨文不仅能提供从底层基础设施到PaaS、再到SaaS全栈的云产品，更为重要的是，它们都是专为云优化的，充分考虑了云环境（如多租户、灵活扩展）等诸多特性，比如Oracle自治数据库就是专门为云设计的。
腾讯云发布新一代数据库 支持企业低成本无缝“上云”
腾讯云今日宣布新一代自研云原生数据库CynosDB正式发布。这是业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。
Gartner 2018数据库系列报告发布 巨杉数据库连续两年入选
近期，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。其中，SequoiaDB巨杉数据库作为业界领先的金融级分布式交易型数据库产品，连续两年入选。
华为云三大新品亮相 HC，提供一站式数据库智能服务
为期三天的 2018 华为全联接大会已经圆满结束，但惊喜还在继续。"+智能，见未来"，当印象中机房一排排摆满设备的传统数据库搭上智能的便车，又会演绎出一幅怎样的画卷？
POLARDB：“比快再快点”的云原生数据库
作为一款云原生的数据库，POLARDB天生的具有按使用付费、按需扩展等云特性，能更灵活地应对海量数据的存储和管理需求。
DT时代下 企业级数据库灾备的探索与实践
随着DT时代的到来，企业对数据的依赖程度与日俱增，数据保护早已成为企业的一门必修课。只有拥有先知先觉的防范意识和充分的技术准备，才能“覆巢之下，亦有完卵”。
华为云数据库推出表数据快速恢复，细粒度解决用户误删数据问题
近来，数据库安全问题频发，如何保障业务数据可靠、可用、可恢复性再次被业界提上议程。华为云数据库也适时推出表数据快速恢复功能，支持表级别的时间点数据恢复，帮助用户快速恢复 MySQL 数据库中某张表的数据，解决用户误删、误 drop 数据问题。
华为云数据库自研黑科技 助推企业成本再降 50%
在大城市，我们饱受早晚高峰堵车的煎熬，如果道路可以根据车流量自行拓宽和收缩，那该有多好？当然，这在现实中绝无可能，但是，你的业务却可以！
不把鸡蛋放在一个篮子里，华为云数据库多策略灾备方案保障数据可恢复
数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力，因此一旦数据受损，影响可想而知。数据传输、存储、交换、软件故障、硬盘坏道等，都有可能产生数据故障。如果没有数据备份和数据恢复手段与措施, 就会存在数据丢失的风险。
华为云数据库 MongoDB 社区增强版盛大公测，自研黑科技提升10倍备份恢复能力
要想数据安全麻烦少，备份恢复先做好。日前，华为云数据库推出 MongoDB 社区增强版，完全兼容 MongoDB 协议，并通过计算存储分离架构，在读写、扩容能力、备份恢复性能、故障容忍方面对比 MongoDB 社区版有了质的突破。
GPU云加速BIM落地，助力建筑设计行业第二次技术革命
90年代，建筑行业逐渐完成了从手绘笔制图到计算机辅助CAD制图的转变，这是随着计算机软硬件的发展，“技术电子化”在建筑行业的应用，对“生产工具”进行地一次升级
精彩回顾 ： 2018甲骨文数据库云大会
2018甲骨文数据库云大会于8月2日落下帷幕，吸引了超过千人的参会嘉宾，56万+名观众在线观看盛会。可谓是干货满满，精彩连连。话不多说，干货奉上。
SAP S/4 HANA Cloud数据库加强AI能力
商业运营软件公司SAP对自己的S/4HANA Cloud数据库产品进行了升级，增加了新的支持人工智能的功能，主要针对制造业和专业服务行业的客户。
Amazon CTO：我们的云提供你需要的任何数据库
Oracle可能仍然是最大的数据库提供商，而Amazon希望全世界都知道，数据库不仅仅是这个古老巨头的品牌。
天云大数据：赋予平台自动化机器学习能力，没有数据科学家也可以用好AI
在很多人眼里，人工智能就是人脸识别、语音交互、人机协同。但在天云大数据CEO雷涛看来，以上这些都只是应用场景，并非AI的核心。他认为， AI的核心支撑技术是围绕机器学习构建的技术框架。而这也是人工智能门槛最高的地方。
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