1、前言ApacheAtlas是托管于Apache旗下的一款元数据管理和治理的产品，目前在大数据领域应用颇为广泛，可以很好的帮助企业管理数据资产，并对这些资产进行分类和治理，为数据分析，数据治理提供高质量的元数据信息。随着企业业务量的逐渐膨胀，数据日益增多，不同业务线的数据可能在多种类型的数据库中存储，最终汇集到企业的数据仓库中进行整合分析，这个时候如果想要追踪数据来源，理清数据之间的关系将会是一件异常头疼的事情，倘若某个环节出了问题，追溯的成本将是巨大的，于是Atlas在这种背景下应运而生了，通过它，我们可以非常方便的管理元数据，并且可以追溯表级别，列级别之间的关系（血缘关系），为企业的数据
*作者：何家欢，阿里云MSE研发工程师Why微服务治理？现代的微服务架构里，我们通过将系统分解成一系列的服务并通过远程过程调用联接在一起，在带来一些优势的同时也为我们带来了一些挑战。如上图所示，可以看到词云中所展示的都是目前微服务架构在生产上所遇到的挑战。比如，最常见的流量激增的场景，近一年内AIGC突然爆火，相关网站/服务都存在过因为激增流量导致服务不可用的情况，可能会让我们错过一个最佳的增长窗口。再比如缺乏容错机制，某视频网站的某个服务异常，随调用链扩散，导致全站入口不可用，影响千万用户，产生实质性的经济损失。这些生产故障频频发生，也是在提醒我们稳定性是用好微服务的重大挑战之一。为了保障微
为什么我们需要L2？任何在2021年期间使用以太坊的人都知道，该区块链可能会变得非常拥堵。这是一个典型的问题——需求太多而供应不足。因此，gas费用（交易费）变得相当昂贵。在牛市高峰期，使用以太坊区块链发送一笔交易需要花费近200美元。这是不可扩展的。但它告诉我们一些事情。第一，以太坊区块空间非常宝贵。有人说以太坊区块空间是当今生态系统的“纽约市”。这是一个很好的问题。第二，以太坊在其产品路线图中仍然非常早期。今天它无法支持10亿用户。为了支持更多的用户、应用程序和用例，以太坊必须在layer2进行扩展。值得注意的是，对区块空间的需求可能总是超过供应。为什么？因为历史上每一种重要的计算资源都是
一、定义区块链治理指的是一种创建、修改、更新系统规则的决策过程。二、治理内容参数修改系统升级Bug修复资金管理三、治理模式链下治理：为了实施协议的变更，必须达成更广泛的共识，社区提出更改建议后。主要由开发人员组成的核心小组负责协调，如果没有达成共识会出现硬分叉。（1）优点：快速执行、减少冲突、责任明确（2）缺点：安全性插、权力滥用、缺乏透明等链上治理：变更实施的规则被编码在区块链协议中，任何决策都会自动转换为代码，每个节点对更改建议进行投票，投票权利由参与者持有的代币数量决定。（1）优点：理论上每个节点都有权力对规则更改做出投票并且相应地更改可以在较短时间内得以实现，这就降低了强行硬分叉的可能
2023开放原子开发者大会OPENATOMDEVELOPERSCONFERENCE开源治理与开发者运营分论坛2023.12.16开源技术的发展促进了创新、开放、协作和共享的文化，汇聚了多方的智慧，推动了社会的共同进步。伴随着近年来开源技术的迅猛发展，众多企业、组织和开发者纷纷加入开源生态。作为这一生态系统支柱的开源社区，其运营模式和治理策略日益受到广泛关注。开源治理与开发者运营论坛将深度探讨全球开源治理所遭遇的挑战，聚焦开源项目管理和社区协作的关键议题。本次论坛旨在分享最佳实践、成功案例和前瞻性观点，以激发更多人参与开源治理的积极性，帮助参与者理解如何高效构建和管理健康的开源项目，鼓励社区成员
欢迎订阅专栏《AI日报》获取人工智能邻域最新资讯文章目录总览呼吁人工智能安全发展具体建议大语言模型知识产权其他麻省理工学院的政策简报概述了各部门对人工智能监管的必要性，强调了人工智能的法律和伦理治理挑战总览麻省理工学院的学者主张强制性的人工智能内容标签和更严格的人工智能法律。呼吁人工智能安全发展麻省理工学院的研究人员和学者们撰写了一份政策文件，呼吁美国政府利用现有法规扩大人工智能的治理。这份长达10页的文件“创建一个安全繁荣的人工智能行业”，提出当前的法律框架应涵盖人工智能——比如将医疗监管扩展到人工智能诊断。他们还希望人工智能被监管政府活动的规则所涵盖，包括警务、保释和雇佣。该组织表示，有关
降本增效方面，以机器学习团队的构成为例，滴普科技Deepexi产品线总裁柏海峰介绍道：“传统机器学习或者说小模型的技术落地，对人才的要求很高，但企业往往没有意识到这个问题。具体来说，一般需要构建一个综合性的团队即数据科学团队，团队中需要数据开发工程师、BI工程师、商业分析师、数据科学家、算法工程师等岗位，人力成本很高，除了互联网、金融行业的大型企业，传统企业或中小型企业很难组建这样的团队。”人才要求高的原因在于，不同岗位的技能差异非常大，相关工具和技术栈也比较分散，比如在某个具体应用领域的AI模型也是采用不同的算法，数据处理层面的pipeline，很多时候自动化的实现也不够完善。总之，不同的钉
1）如需数据治理-元数据材料可前往（狗头.gif）https://download.csdn.net/download/u010763324/87589200https://download.csdn.net/download/u010763324/875892002）如需数据治理-主数据材料可前往（狗头.gif）https://download.csdn.net/download/u010763324/87589160https://download.csdn.net/download/u010763324/875891601.定义1）国家标准GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度
随着业务飞速发展，某汽车制造企业业务系统数量、复杂度和数据量都在呈几何级数的上涨，这就对于企业IT能力和IT架构模式的要求越来越高。加之企业大力发展数字化营销、新能源车等业务，希望通过持续优化客户体验，创造可持续发展的数字化转型之路。为更好应对数字化变革所带来的挑战，现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。以数据驱动的数字化，将帮助车企全面了解用户的需求变化，也能为企业在营销、生产、服务等各个环节提供支撑，进一步提升企业的经营效率。在开展某车企数据化转型时，需要解决三个核心问题：如何收集汇总和运营自己的数据？如何建立数据治理
背景：笔者在公司项目中优化内存泄露时发现WebView相关的内存泄露问题非常经典，一个Fragment页面使用的WebView有多条泄露路径，故记录下。Fragment、Activity使用WebView不释放项目中一个Fragment使用Webview，在FragmentonDestroyView时候却没有释放，释放WebView还不简单嘛，于是笔者在Fragment的onDestroyView补充了如下代码：if(webView!=null){ViewGroupparent=(ViewGroup)webView.getParent();if(parent!=null){parent.rem
