A. 大数据、云计算发展现状如何
随着大数据、云计算相关技术在技术体系上逐渐趋于成熟，大数据和云计算目前正处在大面积落地应用的初期，所以并不是大数据和云计算不像之前那么热了，而是大数据和云计算技术正在构建起自己庞大的价值体系，相信在工业互联网时代，云计算和大数据将发挥出越来越重要的作用。大数据和云计算本身就存在紧密的联系，随着当前云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展，二者的结合也正在逐渐进入到一个新的阶段，这个阶段就是要契合行业的应用场景，未来在工业互联网时代，大数据和云计算将全面促进传统企业的创新和发展。建议可以关注下时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，大家可以去体验一下。
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B. 深耕云原生 中国联通云平台加速推动政企数智化转型
随着物联网、大数据、云计算等信息技术的发展，在“新基建”等战略驱动下，云原生行业进入飞速发展期，但同时也面临着技术的安全性、可靠性、性能持续以及连续性等挑战。为了构建 健康 繁荣的云原生生态，中国信通院于近日在“2022云原生产业大会”中发布了云原生应用优秀案例、云原生技术创新解决方案或产品、云原生安全优秀案例和云原生新锐企业四大类共45个云原生优秀案例，大幅度提升云原生应用效能。经过审核评选，“中国联通云平台”成功入选“2022年度云原生技术创新领航者”名单。这也意味着中国联通云平台凭借在云原生领域的领先技术与丰富的服务经验，将进一步拓展云原生技术应用范围，引领云原生领域技术风向。
全栈架构体系，造就安全可靠高效运营管理
作为新一代的企业级容器云平台，中国联通云平台基于容器和 Kubernetes 容器编排技术，采用微服务架构，兼容 X86、Power、ARM 等多架构 CPU，以应用为中心，面向企业云市场提供包括容器集群管理、DevOps、服务网格、组件管理、运维管理等云平台产品，涵盖研发、测试、生产、运维、监控、安全等全维度，全面支持应用上云、代码上云、作业上云，与场景应用深度适配，实现研发资源、过程、效能统一管理。
联通云平台不仅简单易用，可提供基于云化的一站式技术服务，实现研发、部署、监控运营一体化的应用全生命周期管理、全程可视化、灵活自主自助操作，而且具备虚机、容器双擎等多样型计算服务，提供大数据、数据库、消息队列、数据安全等丰富的通用产品，可根据建设需求灵活控制部署规模。
中国联通云平台以开源技术和标准为基础，按业务发展需求进行技术创新和研发建设，以国产生态建设为引领，联合产业上下游，协同研发、开放合作，共建共赢，推动自主可控的全面数字化转型。
释放云原生动能，中国联通云平台赋能数字中国建设
随着全行业上云的逐步深化，云原生已发展成为云计算的核心技术内核，如何利用云原生助力产业数字化转型成为重中之重。中国联通云平台作为中国联通整个集约化生产系统（cBSS）的平台基础，成功经受住了cBSS系统每月万亿次计算压力的最严苛考验，服务于中国联通4亿多用户，运行容器数超20万，是当前业界最大的容器平台之一。 因此，越来越多的企业选择基于联通云提供的中国联通云平台来实现数字化转型，中国联通云平台在支撑智慧客服系统建设、赋予传统直销行业新活力、支撑智慧城市系统建设、助力高校打造智慧管理系统等方面都取得了值得肯定的成效。
哈尔滨工大正元集团是国有 科技 产业化平台，主要从事区域智慧物联顶层架构设计、数据共享与服务平台建设，为各级城市、社区、园区管理者提供专业化、定制化的全产业链整体解决方案，已成为国内、国际先进的智慧城市建设运营服务商。为进一步加快推进新型智慧城市建设，创造智慧生态，增强企业综合实力，中国联通云平台为其部署了私有云平台，提供了COS、Kafka、Redis等20余种云化组件产品，充分发挥中国联通云平台在大数据、物联网、云计算、人工智能等方面的优势，支撑该平台以“平台+应用”的模式建设适合自身发展需求的应用系统和平台，实现了其与省内行业巨头的数字化战略合作。目前该平台已在联通云平台上构建了包括城市地理勘测系统、城市电梯、停车场、井盖、路灯等终端管理系统在内等20余个应用，接入终端6000多个，赋能该省打造智慧 旅游 街区，便捷化服务游客日均10万人次，建立了先进、开放、创新的智慧城市产业生态圈。
在产业数字化转型过程中，随着业务技术架构的不断升级，云原生在各行业的应用将不断扩大。作为云原生技术的领跑者，中国联通云平台将赋能制造、金融、医疗、文旅等行业政企客户业务创新，让联通云云原生技术持续为数字化转型注入持续动能。
C. 如何利用大数据、人工智能等技术，实现企业数据的收集、分析和挖掘，为决策提供智能支持
利用大数据、云计算、人工智能等技术，实现企业数据的收集、分析和挖掘，为决策提供智能支持，企业可以考虑以下几个方面：
1)?????? 建立高效的数据采集和整合机制，通过各种手段获取各类数据，并对数据进行清洗、整合和存储。
2)?????? 利用云计算技术提供弹性的计知兆算资源和存储空间，并实现数据的安全保护和随时访问。
3)?????? 利用人工智能技术进行数据分析和挖掘，以提取有价值的信息，并利用机器学习、深度学习等方法进行数据预测和优化。
4)?????? 利用可视化技术颤数将分析结果呈搭洞租现给决策者，并提供智能化的建议和方案。
对于上述解决方案来说使用用友YonSuite可以帮助企业解决问题。YonSuite是基于YonBIP云原生架构，为成长型企业提供“营销、制造、采购、财务、供应链、税务、人力、办公、平台”融合一体，支持企业全球化经营、社会化商业的云服务包。它可以为企业提供全面、灵活、安全的大数据解决方案。用友YonSuite从以下几个方面来帮助解决：
1)?????? 实现多源异构数据的快速接入、清洗、转换和加载；
2)?????? 提供海量并行处理（MPP）数据库服务，支持多种类型的查询语言；
3)?????? 提供多种类型的大数据分析服务，如流式分析、批量分析、交互式分析等；
4)?????? 提供多种类型的人工智能服务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等；
5)?????? 提供多种类型的可视化服务，如报表制作、仪表盘展示、图形绘制等
D. 大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)
现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。
其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进粗芹行剥离。传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。
而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据戚枣库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。目前，从Hadoop行业的发展来看，很多厂商而是将其定位改变为数据科学与机器学习服务商。因此，从商业模式上看以Hadoop分销的商业模式基本已经宣告结束，用户已经体验到维护整个Hadoop平台的困难而不愿被强迫购买整个平台。大量用户更愿意把原来Hadoop的部件拆开灵活使用，为使用场景岩仔毕和结果买单，而非平台本身买单。另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。如今，一些新一代数据库也开始进入该领域，可以预见在未来的几年中，小型非结构化文件存储也可能成为具备多模数据处理能力的分布式数据库的战场之一。
我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关大数据分布数据库的发展前景，通过这篇文章我们不难发现数据库的发展是一个极其重要的内容，只有搭建分布式数据库，大数据才能够更好地为我们服务。