政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中,我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性,同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力,加强整体、完善的网络安全可观测建设,才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信,在攻克这些网络安全难题之后,AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
本文以DeepSeek模型为核心,探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习(RL)实现Time Scaling Law的新范式,突破了传统大模型依赖算力和数据的限制,展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位,同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
FlinkSQL的行级权限解决方案及源码,支持面向用户级别的行级数据访问控制,即特定用户只能访问授权过的行,隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案,类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。
本文是系列文章的第一篇,介绍第一个重要话题:“数据库的分布式事务”,这也是目前普通用户面对分布式数据库产品介绍问的最多的一个内容,如何有效评测分布式事务也是一个非常重要的能力。致敬同行,我们将PolarDB-X事务架构设计上的一些思考和测试方式,做了整理和梳理,期望能对大家更好的理解分布式事务的测试有所帮助。
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很多平台类应用或系统(如电商CRM平台、仓库订单平台等等),它们的服务模型是围绕用户维度(这里的用户维度可以是一个卖家或品牌,可以是一个仓库,等等)展开的。因此,这类型的平台业务,为了支持业务系统的水平扩展性,业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。