大型关系数据库Oracle已经广泛应用于各行各业，如政府、交通、公安、电信、金融、能源等部门，并已逐渐成为企业信息化建设的重要数据库平台，但随着 Oracle 数据库规模的扩大，数据库用户人数的增加，数据库性能问题越来越突出……

Google将其数据中心技术作为一个核心竞争力，很少对外公布其技术细节，因此搜索巨人的数据中心一直是个谜。近日，谷歌公布了其数据中心能耗发展的图表，在图表中显示近年来谷歌在能耗控制方面有了明显的进步。谷歌新建的数据中心综合电力使用效率为1.16(PUE)，其中一个数据中心的PUE值达到了1.09。

现在灾备领域有一个明显的趋势就是云提供商开始采用负载均衡数据中心而非冷热通道型数据中心。一些企业正在部署私有云来平衡承担灾备需求的各数据中心间的负载。假如某个数据中心遭遇灾难，其他数据中心便可接续运营。

在工作中，我们经常需要对一些数据进行光盘备份和归档。比如在视频监控数据的归档应用中，由于监控摄像头数量较多，产生的数据总量较大，有时候单个文件夹内就有几十GB的数据量。如果想把这些数据都刻录到光盘上，按普通的光盘刻录的方法

近日，搜狗地图对地图数据信息进一步扩容，继10月份更新6934.9公里道路，新增110段道路数据后，又相继更新了三维数据、卫星数据和公交数据。

大数据好用，但谁会为它投资?在目前中国的经济环境下，大中型国企臃肿缓慢的业务流程对于大数据不是太过于感冒。可以说谁都不是十分清楚大数据究竟是怎么创造价值的，下面我们一起看看大数据技术背后的故事。毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值......

在当前这个信息时代，一个企业，尤其是电子商务企业的成功越来越多地与其海量数据处理能力相关联。但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。

Forrester估计，在一般情况下，公司企业仅仅使用了他们所能获得的数据中不到5%的数据。另据估计，数据每年以40%~50%的速度增长，但企业平均只捕获到了其中25%~30%数据。这意味着大量数据未被获取以及使用，而且这个差距正在随着时间的推移逐渐加大。

云计算和数据分析是天造地设的一对。云的模型允许用户可以通过网络使用服务提供商的基础设施，在云端处理大量数据的同时，还需要强大的数据分析软件才能使其发挥完全的威力。值得庆幸的是，海量的数据与云已经彼此融合，以下几家公司已经形成了自己的基于云端的数据分析服务服务。

DM7数据库管理系统是在总结DM系列产品的经验和教训基础上，吸收主流数据库产品优点，学习适应OLAP应用的专用数据库技术，采用类JAVA的虚拟机技术，重新设计的新一代数据库产品。采用全新的体系架构，极大提升了达梦数据库产品的性能、语言丰富性、可扩展性，能同时兼顾OLTP和OLAP请求。