资讯
- 微软、SAP和Adobe“结盟”提出开放数据计划
很多企业无法更好地研究自己客户的用户行为，这是因为重要的客户信息都被中介和第三方服务商所掌控，被困在很多信息孤岛之中，这限制了这些企业从中获取更有价值的用户行为信息。 - 手握 5G + AI 两张王牌的高通，将如何实现无线边缘的拓展？
智能手机的巨大规模，加上移动技术对物联网的赋能，毫无疑问会将人工智能带至数万亿联网终端；5G 技术将与人工智能并行发展，创造出下一个移动革命。从某种意义上来说，凭借 AI + 5G 的重大发展优势，高通在这场即将到来的引领消费者进入全新移动革命中，扮演的正是领导者的角色。 - 国内外大数据标准化现状及发展方向
当前，各种大数据存产品和面向各行业的大数据应用层出不穷，急需通过标准化的途径规范认知，整合资源，促进各方达成共识，为我国大数据产业的健康发展打下基础，为数据安全应用提供保障，同时促进大数据交易等新兴服务模式规范发展。加强大数据标准化研制工作，对推动我国大数据产业进程，加快技术与标准的相互融合，落实大数据国家战略具有重要意义。
技术
- Democratizing Stream Processing with Apache Kafka® and KSQL
在本文中，我们将介绍如何使用Apache Kafka®和KSQL构建数据集成和处理应用程序。这是一个来自电商领域的简单示例：在一个网站上，通过一系列事件跟踪用户评论。关于这些用户的信息，如姓名、联系方式、尊贵客户俱乐部资深会员，保存在数据库的某个地方。 - How to Choose a Stream Processor for Your App
选择一款合适的流式处理器具有一定的挑战性，因为有太多的选择，而最终的选择取决于最终用户的使用场景。流式SQL提供了更快的应用程序开发速度和高度可维护的部署。查询编辑环境对开发人员的工作效率有显著的影响，这需要高级图形编辑器和用于流式处理器的调试器。如果系统需要的吞吐量小于50K事件/秒，那么使用双节点高可用性（HA）部署可节省大量成本。如果事件速率超出单个流式处理器节点的处理能力，那么就应该将传入事件放入消息代理并启用快照。。 - 为什么 AI 芯片时代必然到来——从TPU开始的几十倍性能之旅
摩尔定律的终结将使服务于特定领域的架构成为计算的未来。一个开创性的例子就是谷歌在 2015 年推出的张量处理单元（TPU），目前已经在为超过十亿人提供服务。TPU 使深度神经网络（DNN）的计算速度提高了 15-30 倍，能耗效率比类似技术下的当代 CPU 和 GPU 高出了 30-80 倍。 - 即将发布的 Apache Spark 2.4 都有哪些新功能
即将发布的 Apache Spark 2.4 版本是 2.x 系列的第五个版本。 本文对 Apache Spark 2.4 的主要功能和增强功能进行了概述。
