数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等，高质量数据集对机器学习模型训练至关重要，企业数字化和数据治理水平也很重要。...(more)

昨晚和一个刚刚从某银行岗位上退休的老DBA聊了一个多小时。他讲到当年的一件趣事。十多年前他们银行的核心数据库也只有五六套，每天上班做完日检工作后，就是他最悠闲的时光。如果系统没有什么大问题，是不需要DBA去处置什么的。泡上杯茶，看看报纸是常有的事情。有一次一个副行...(more)

向量数据库高可用架构设计需关注数据冗余、复制策略、负载均衡、故障恢复、容错性、数据一致性、安全性等，可采用云化、多服务器集群或专业存储等方案，保障业务连续性、数据可靠性和安全性，提高系统故障容忍性和快速恢复能力，满足高性能和扩展性需求。...(more)

早期运维基本都是基于监控告警系统和CMDB系统完成的，相对比较简单直接，但人力投入较大，不知道现在的运维架构发展成什么样了。实现运维数据与算法相结合，做到运维自动化、智能化，应该是运维数字化的发展方向 ，再高一层的智能决策和故障自愈，估计还需要很长时间的探索。目前有什...(more)