对于银行单位而言哪些中间件适合去容器化，怎么样去选择，因为目前在我们看来，像是redis、kafka一类的中间件做容器化是比较困难的？

金融场景中间件容器化的高可用、数据持久化、运维可控方面如何保障？在redis、mq、Kafka容器化架构、难点等方面的最佳实践经验分享一下！

对于中间件集群的配置，比如redis 一主多从，中间件容器化之后，相较与传统服务器上的配置 有什么不同呢？

算力不足 - 高端GPU芯片如英伟达A10。0供应严重短缺,价格飙升，国产芯片算力不足。 - 大模型对GPU算力需求激增,现有算力无法满足广泛市场需求网络性能瓶颈 - 大模型采用分布式训练,节点间通信消耗大- 网络性能和可靠性决定集群有效算力,网络成为AI算力瓶颈。芯片适配问题 ...(more)

金融风险的特点和模式在不断演变，风控模型需要具备持续学习和更新风险知识的能力。如何利用大模型实现风险知识的自动化挖掘和更新，并将新知识及时应用于风控策略的优化中，是一个亟待解决的难点。同时，还需要考虑如何平衡模型更新与风控策略稳定性之间的关系。...(more)

智能投研/投顾需要处理来自新闻、公告、研报、财报等多个来源的异构数据，并从中抽取关键信息和知识。大模型如何有效融合这些异构数据，并通过知识抽取技术构建高质量的知识图谱，是提升投研/投顾效率和准确性的关键。...(more)

提高大模型的使用效果，所采集数据的质量是非常重要，企业如何如何配合大模型建设，做好数据治理，提高数据的完整性、准确性、一致性等，是需要特别关注的事项。同时，对于数据字典、血缘关系、数据结构和业务含义等内容的梳理，对于模型开发人员准确理解业务目标，并实现符合用户要求的...(more)

下一代存储的概念已经悄然驶来，传统的存储已经无法满足大数据时代下的数据存储、使用等需求。很多厂商在AI的加持上在存储上添加了更多智能的开关：比如智能冷热分区划分、智能链路调度、智能数据类型分析与存储，甚至杀毒功能都嵌入到存储中。那么AI如何更好的帮助用户快速、...(more)

监管对于数据安全越来越重视，其中一条就是要求敏感和重要数据进行加密存储。如何去落地以满足监管要求，而且要考虑性能、用数的便捷性？考虑有以下几种方式：1、应用层加密、解密，数据库存储的是密文。这种对应用的要求会比较高，涉及改造，且影响响应速度。2、加密机加解密对应用无...(more)

1.大数据平台容器化的驱动力是什么，结合投入产出，如何评估是否有必要做容器化

混合部署时候，初衷是想当日间应用或者大数据应用在达到上限时候，进行动态扩容。在资源不紧张时候，自动释放资源。释放出的资源给下一个高峰期的日间应用或者大数据应用申请使用。那么在确认初始化配置的资源上限时候，应该参考什么去设置。 设置的过大，弹性扩缩容的意义就不大...(more)

大数据采用容器化部署，对于namenode,resoucemanger等管理节点如何动态扩缩容？目前多的都是针对datanode或者是nodemanger的扩缩容。

大数据在容器中部署后，容器化的大数据能否发挥同规格下虚机大数据的性能？有什么手段保障容器大数据的性能吗

大数据和生产业务混合部署，有哪些手段方法来保证生产业务不受大数据业务的干扰？

大数据平台物理部署和容器化部署在系统运行稳定性方面有什么区别？