毋庸置疑,大数据时代已经到来。但关键而切实的问题是,如何具备大数据能力?以阿里巴巴、亚马逊为代表的六大互联网公司,在实践中积累了强大的大数据能力,并已经在全面利用这种能力开展新的商业实践。但大量的政府部门和企业,如何能借助大数据,实现其所亟需的转型升级?这确实是个很紧迫的问题。
正是为了让各行业获得触手可及的大数据能力,2015年8月18日,杭州数梦工场科技有限公司正式发布——“数梦工场DThink大数据一体机”。
DThink,开启DT时代
DThink大数据一体机要解决什么问题?其实,产品的名字本身正是对此的解答:用数据(Data)来思考(Think)。在大数据时代,要真正发挥数据的价值,最关键的也就是解决这个问题。
“DT(数据技术)与传统IT(信息技术)的本质区别,就在于是否具备数据技术的思考能力”,正如数梦工场总裁王巍所言,在IT时代,人们积累了海量、但割裂的碎片化数据。而DThink大数据一体机要解决的问题,就是让大规模的数据产生关联性,让碎片化的数据变成一个融合的整体,让数据流动起来,共享起来,基于大数据来洞察和决策。
DThink大数据一体机的发布,代表了从IT到DT的一次转折,也是一次进化。DThink将真正开启DT时代。
大数据技术纷繁复杂,但其宗旨目的应简洁清晰,说到底,无非是帮助人类更具智慧。而要实现这一愿景,需要经过四个步骤。首先,需要汇聚海量的多样化数据;其次,则是近乎实时的数据处理和分析;同时,还需要保证数据的存储、使用和开发的安全性;最后,应该以极简的方式帮助使用者寻获事物的本质、预测未来的趋势。
大数据的这种集成、管理、保全和分析数据的能力,类似于帮助人类处理数据的外脑;将这四种能力合成在一起,类似于给数据安上“大脑”。数梦工场计划将这种“大脑”的能力输出给政府、企业、公共事业等各领域的客户,使其借助大数据,实现转型升级,快速进入DT时代。
先天优势+后天积淀,打造“最强大脑”
那么,数梦工场为何能迅速推出这款产品?DThink大数据一体机的“脑力”到底如何?据了解,DThink基于阿里云飞天平台开发而成,所采用的核心技术在阿里线上业务中经过了海量数据和压力的长期验证。作为电子商务平台,和其他类型的大型互联网公司相比,阿里巴巴所面对的考验更为严峻。应该说,承受住实践检验的阿里云飞天平台,具备了全球领先的云和大数据能力。在这样的先天优势下,数梦工场将这项技术作为一体机的形式对外输出,在软硬件方面做了大量适配和深度融合调优的工作,推出这样一款功能、性能和稳定性都非常好的产品。
DThink这个数据“大脑”到底多强大?不妨以一组数据说话,看看其在数据集成、管理、保全和分析四个方面的能力。
第一,海量。要使分析结果更全,数据必须海量。DThink可支持PB/EB级别的数据处理能力,计算性能和存储规模可随服务器数量增加而线性提升,标准配置下计算节点可横向扩展至200台,通过增加控制节点可实现计算性能和存储能力横向扩展,可进一步扩展至万台集群规模的大数据云,同时具备跨集群(机房)数据共享能力。
第二,实时。无论是探索事物的本质,还是预测未来的发展,大数据分析的结果需实时才更有效。DThink提供了实时OLAP计算引擎,可实现千亿级数据的毫秒级多维透视,毫秒级实现多个大表关联计算,百亿级多表关联查询毫秒级结果返回;提供准实时数据同步工具,支持千万级数据秒级导出,单表十万TPS数据插入能力,数据插入秒级可见;数据底层高效索引实现,最大限度提高查询性能;支持标准JDBC协议进行连接;支持标准SQL语法,提供自由的查询能力。
第三,安全。数据安全是一切之基石。DThink采用多种数据安全机制,具备从交换、存储、使用、授权的全生命周期安全管理体系;具备自动存储容错机制,所有数据三份拷贝,可靠性高达99.99999999%;所有计算在沙箱中运行,支持在第三方仲裁下进行数据授权机制,实现机密数据的安全交换;支持基于ACL和policy的用户权限管理,独有的生产环境与开发环境隔离、机密数据自动脱敏、多租户数据隔离等多重安全机制确保数据开发安全;采用业界领先的数据权限管理模式,数据管理粒度可以细化到角色、表以及字段级。
第四,易用。大数据时代已到来,对用户而言,大数据的能力不应复杂陌生,而应简便亲切。DThink为用户提供“开箱即用”的大数据能力,优化整合了数据采集共享、统一元数据服务、计算开发、分析挖掘、管理运维等各项能力,提供了一站式的运维管理平台、功能强大的IDE开发环境以及发布部署环境,极大地简化了用户运维开发的方便性和便捷性;内置丰富的数据挖掘算法库,可应用于各种数据场景,并在各行各业的长期验证中不断优化更新。
惟集大成,方得智慧。集合了软硬件为一体的“数梦工场DThink大数据一体机”,其目标正是打造在数据集成、管理、保全和分析方面集大成的“最强大脑”,助力客户获得“智慧”,实现转型升级。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
武汉大学研究团队提出DITING网络小说翻译评估框架,首次系统评估大型语言模型在网络小说翻译方面的表现。该研究构建了六维评估体系和AgentEval多智能体评估方法,发现中国训练的模型在文化理解方面具有优势,DeepSeek-V3表现最佳。研究揭示了AI翻译在文化适应和创意表达方面的挑战,为未来发展指明方向。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
参数实验室等机构联合发布的Dr.LLM技术,通过为大型语言模型配备智能路由器,让AI能根据问题复杂度动态选择计算路径。该系统仅用4000个训练样本和极少参数,就实现了准确率提升3.4%同时节省计算资源的突破,在多个任务上表现出色且具有强泛化能力,为AI效率优化开辟新方向。