作者：文静本次更新聚焦EMR 组件能力升级与管理平台能力增强两大方向，带来核心组件版本迭代、湖仓一体支持、集群扩缩容、安全一键开启等多项能力升级。一、EMR 组件能力1.1 核心组件版本迭代平台完成核心组件的版本兼容性验证与适配工作，确保新版本组件在平台上稳...

在数字化转型的大趋势下，矿产行业的数字化、智能化建设成为提升生产安全与业务效率的核心方向。袋鼠云推出矿山实景数字孪生实时监管平台数字孪生解决方案，深度融合5G、AI、数字孪生等新技术，直击矿山企业当前建设中的痛点与挑战，通过构建全场景、低成本、高适配...

随着AI时代的快速到来，无论是模型的训练推理，还是各行各业在AI场景中的探索、试点与推广，都对数据提出了全新的要求。而这些数据能否顺利落地，很大程度上依赖于底层数据平台或数据底座的能力。

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，数据已成为企业最核心的资产之一。然而，我们常常听到这样的抱怨：“文件服务器里几百万个文档，找一份合同像大海捞针。”“图片、视频、PDF、CAD图纸……格式太多，根本没法统一管理。”“想用这些数据训练AI模型，但数据太‘脏’，预处理就...

在数字化转型的下半场，企业面临的核心挑战已不再是“如何存储数据”，而是“如何高效、安全地使用数据”。当业务端的需求以天甚至小时为单位迭代时，传统“手写代码开发接口”的模式早已捉襟见肘。数栈DataAPI作为企业级数据资产开放平台，通过可视化配置、全生命周期管理...

在能源矿产行业数字化转型的浪潮下，数据要素与AI技术的融合成为央国企突破发展瓶颈、构建新增长曲线的核心抓手。本文将从行业需求背景出发，拆解能源矿产智能化转型的建设思路、实施路径、应用场景，并结合实际案例，全面解析从战略规划到落地执行的全景路径，为行...

老板们期待的场景是这样的：对着AI助手问一句——"为什么上周华东区的销售额下滑了15%？"AI应该立刻给出精准答案，甚至自动推导出是“仓储物流规则调整导致履约延迟，进而影响了前端转化率”。

市面上智能体应用开发平台越来越多，发布会越来越像：同一张“工作流 + RAG + 工具调用 + 插件市场”的能力拼图，换一套 UI 和命名，就能讲出一段宏大叙事。市场越热闹，用户反而越难做决定：因为多数平台比拼的是“概念密度”，而不是“生产确定性”。你很容易被一堆能力...

过去两年，能源矿产行业，正在从一个“以规模和资源驱动”为主的行业，进入一个以复杂运行与系统治理为核心约束的新阶段。一方面，全球能源博弈加剧、关键矿产战略属性抬升，安全、稳定与可控成为底线要求；另一方面，绿色低碳、双碳约束、成本透明化，正在把过去“被吸...

在越来越多企业推进 AI 应用落地的过程中，一个共识正在逐渐形成：model-centric 的发展已经达到一定瓶颈，那么现在决定 AI 应用效果的就是数据是否完备了。尤其在真实业务场景中，AI 面对的从来不是“干净、规整的结构化表”，而是大量分散、异构、跨介质的多模态数据...

近期，我们围绕离线开发产品进行了一系列功能新增与优化，旨在为用户提供更智能、更高效的开发体验 。本次更新重点引入了离线AI“代码续写”功能，显著提升辅助编程效率；同时支持中英文自由切换，满足国际化业务需求 。在架构层面，新增了Doris SQL多计算引擎切换及业...

在 To B 场景下，真正的挑战并不是“能不能接大模型”，而是企业能不能持续、可控地构建和运行多个智能体。所以我们在这一层重点做的是平台能力：模型统一接入、权限与成本控制、工作流编排、运行监控，让智能体这件事从一次性尝试，变成可以长期运行的基础能力。

Java Agent 是 Java 提供的一种在 JVM 启动时或运行时动态修改字节码的强大机制，广泛应用于 APM 监控（如 SkyWalking、Pinpoint）、热部署（如 JRebel）、代码覆盖率（JaCoCo）、故障注入、安全审计等场景。一、Java Agent 的两种模式模式加载时机典型用途Premain A...

在过去一年里，我们见证了LLM (大语言模型) 爆发式的增长，LLM的能力有了质的飞跃，也颠覆了所有开发者对“软件能力边界”的认知。只需要几行代码，调用一次LLM api接口，模型就能帮你写一段看起来像模像样的代码、总结一份结构清晰的文档或者回答一些“看起来很聪明”的...

1月15日，阿里巴巴召开发布会宣布，千问App全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务。我们看到：AI 正在第一次以“统一入口”的形态，介入真实世界的事务流转之中。点外卖、订机酒、安排行程，这些原本需要用户在多个 App、多个界面之间反复切换、逐...

解析器是计算机科学和编程语言领域中至关重要的工具，其核心作用是将人类可理解的 “形式化语言”（如代码、数据格式、表达式等）转换为机器可处理的结构，从而实现信息的解析、验证和后续处理。我们需要解析器的原因可以从多个维度来理解。人类使用的语言（无论是编程...

产品、行业、客户与品牌，Data+AI在真实场景中持续生长。

大模型应用的下半场，是深入企业业务一线的 Agent 应用战场。从初期的闲聊对话，到如今深入业务核心，企业对 AI 的诉求已经非常清晰：我们需要的不止是通用的效率工具，更是能够理解业务逻辑、执行复杂指令、保障数据安全的生产力级智能体。

背景分层结构的背景主要源于数据仓库和大型信息系统建模的实践，特别是受到以下方法论的影响：维度建模：由 Ralph Kimball 提出，强调从业务过程（对应主题域）出发，构建事实表和维度表（对应逻辑实体）。范式建模：由 Bill Inmon 提出，强调集成的、面向主题的、非...

2025年算是Agent元年，回望这一年，我们听到最多的企业内部需求，大概是这样的：“能不能做个智能体，让业务同事直接问？”“我们也想上大模型，把知识库、报表全串起来。”“视频、IoT、日志、告警都在，就是没人能‘一口气’看完一件事。”再往下问一句：你们是不是已经有...