首先，标准化的自动化运维肯定是最理想的，但标准化存在制定、实施、管理等多环节的困难。因此，一定粒度的较容易实现的规范或标准是一个可行的现实选择。其次，标准化、自动化最基本的实现方式是可脚本或命令操作，从某种意义上可脚本化与自动化可划上等号。自动化实质上的各管控...

几点想法，不妥的地方请指正。传统灾备：中提到的应用级别灾备，存储级别灾备，数据库级别灾备，我觉得用应用系统灾备，存储系统灾备保护，数据库系统灾备保护，这种说法歧异性小，更为合适。SRM 您提到的是VMWARE 的SRM 产品吧，实际上还是做作业流程管理的系统，这个产品并不能替代灾备复制...

总体来看，几个大厂的国产虚拟化产品算是比较成熟的了。作为VMWARE的平替。与备份产品的对接也都没什么问题。特别是现在国产的一些备份产品。如爱数，鼎甲一类的现在也都很成熟。实现基本的虚拟化功能是没问题。不过终究发展时间短，，一些细节的问题还是存在的，还有 知识库也不...

议价能力应该还不是最重要的，更重要提供持续的支持服务,持续的更新迭代，对未来数据量业务等发生变更后的适配等，比如短期十年，长期五十年?

在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施：1.       数据分类和标记：对数据进行分类和标记，明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施，例如对个人身份信息（PII）进行加密或匿名化处理。...

那要看你的工作职责了，如果是管理数据库的，肯定要学啊，db2替换没有那么快的；如果不是专职的管理员，那就没必要学习了。另外如果想用db2技能跳槽的话就不建议了。

金融企业的数据，特别是客户信息、账务信息、交易信息等，都是极为敏感，需要严格保障安全性的数据。国家金融监管机构对于金融企业的数据安全都有强监管政策，一旦发生数据泄露事件，处罚将非常严厉。一、金融企业在建设大模型应用的过程中，应该坚持私有化部署，不应将数据传输到公有...

其实暂时都没有看见 很多都是自己家的云平台辅助自己家的数据库，真心的 没有一个能脱离自己的基础应用，在开放环境生态做的好的。大机都是空白  不过现在一些NEWSQL做的还可以。关系型的确实不太好。...

这个需要结合业务系统来看，如果是分析型的可以考虑基于PG的产品，比如gaussdb，TDSQL-PG版本，如果是交易型的可以基于MySQL的，比如TDSQL-MYSQL版本，goldendb等等，如果是混合负载可以考虑国产纯自研的如TIDB，OB等等。...

在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...