2024年6月，大型计算公司AMD遭遇数据泄露。泄露的数据包括：未来的AMD产品、规格表、员工数据库、客户数据库、属性文件、ROM、源代码、固件和财务状况。
从上世纪90年代至今，随着企业的应用由单机、数据库/虚拟化、文件共享、大数据、高性能数据分析等应用的变迁，数据存储经历了从DAS到SAN/NAS，再到非结构化存储的变革与演进。直到如今生成式AI的爆发，对数据存储提出了新的诉求。
随着大模型快速发展，向量数据库正在成为企业便捷使用大模型、最大化发挥数据价值的关键工具。据IDC调查数据显示，全球在AI技术和服务上的支出2023年将达到1540亿美元，到2026年将超过3000亿美元。其中，向量数据库为AI的开发、增强内容生成的准确性提供了重要技术支撑。
在当今快速发展的数字环境中，企业需要通过现代化数据库基础设施来保持领先地位。数据库现代化服务提供了一种升级旧数据库的战略方法，可确保增强性能、可扩展性和安全性。本文深入探讨了数据库现代化的意义、好处以及如何有效实施它。
随着大模型从理论探索走向实际应用，大模型的落地正在考验千千万万的企业。首要且核心的关注点，无疑是从数据做起。
“企业对数据库的替换开始考虑云原生、存算分离、HTAP、超融合等功能特点，对大数据平台的架构更新则以湖仓一体为新方向。”——《2023-2024爱分析·信创厂商全景报告》
