数据库
在面对海量数据时，传统的手动备份方式不仅耗时且容易出错，而厂商自带的备份及恢复工具往往无法满足快速、高效的需求。尤其是在需要实现快速备份和定点恢复的场景下，这些工具显得力不从心。
实时数据库在煤化工领域的应用已超越传统的数据存储范畴，成为支撑智能工厂的“神经中枢”。随着工业元宇宙、量子计算等技术的突破，其实时性与智能化能力将进一步提升，推动煤化工行业向“零碳、零事故、零非计划停车”的目标迈进。
某国产头部分布式数据库由于实现了数据大幅压缩，结合备份工具的优化，备份恢复较 Oracle 约提升了 5倍性能，解决了海量大库备份以及定期恢复演练的痛点问题。
回到应用连续性和高可用的话题。数据库的高可用技术是为应用服务的，用户对此的要求是越透明越好，对应用影响越小越好，使用成本越低越好。技术上限会随着软硬件技术的发展而不断进步，我们目前离最高水平差距还相当远。谈哪个地方是尽头还是早了点。
作为企业用户，期待国产数据备份厂商能够抓住时机，不断加大技术研发投入和人才培养，关注新兴技术发展趋势，尤其应该重视聆听用户声音，敏捷进行产品升级迭代，积极与合作伙伴和用户合作推动产业共识的形成，共建信创备份生态，实现多方共赢。
定期验证备份数据的可恢复性，确保在紧急情况下可以快速恢复，避免长时间的生产环境干扰。
通过合理规划和充分利用这些策略，可以显著减少备份对生产环境的影响，提高业务的连续性和稳定性。
对于一个数字化运维水平较高的团队而言，指标集的变化是十分快速的。有可能今天某个数据库的指标集才280个，第二天就变成300个了。因为昨天发生了一个新的故障，经过分析认为要想预警和根因定位这个故障，还需要再额外采集20个指标。
关系型数据库通过预定义的表结构来存储和组织数据，数据以行和列的形式存储，并且每个表都有明确的模式(包括属性和数据类型)。
这种结构在处理固定、结构化的数据时非常高效，但对于那些需要灵活变动数据类型或结构的应用，关系型数据库的预定义结构就可能显得有些局限。
向量数据库是一种新兴的数据库技术，在处理和查询大规模向量数据方面具有显著优势。随着人工智能、机器学习和大数据分析的快速发展，向量数据库将在更广泛的应用领域中发挥重要作用。在
活动
2025（第四届）半导体生态创新大会
依托前三届半导体生态创新大会的举办经验与合作基础，中国电子商会联合多家行业机构共同组织召开的“2025（第四届）半导体生态创新大会”，旨在展现新时期行业最新的产品和前沿技术，锚定半导体发展前沿趋势，围绕创新链产业链融合的路径与轨迹，共话关键技术攻关新模式，识变应变拓展产业增长新空间，加快科技成果向现实生产力转化。
2025年，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（以下简称《行动计划》）将进入落地执行的关键一年。深入推动数据要素市场化配置，将数据要素的乘数效应传递到各行业各领域，同时加快培育全国一体化数据市场，深入推进数据开发利用，从而激发全社会内生动力和创新活力，有力地促进数据经济高质量发展，已成为最重要、最紧迫的任务。
本次活动由新华社品牌工作办公室指导，联合中国搜索、赛迪数通等多家权威机构共同发起，征集一批技术先进、经济可行、成熟可用的数实融合应用成果，并组织专家评委对征集到的成 果进行研究、论证、调查、评估 ，编制形成《2024新一代信息技术产业创新成果案例汇编》，进一步提升品牌培育质效，强化质量品牌建设，助力新一代信息技术赋能产业创新，为产业创新升级和高质量发展贡献力量。
