一、2021年大数据技术的五个发展趋势？
一数据融合与数据价值挖掘
二数据敏捷型经济体
三知识图谱与决策智能
四产业物联网提速
五数据安全热度持续上升
进入2021年，大数据已经从单纯的技术体系，向着与实体经济结合、真正挖掘和发挥数据价值的方向发展。特别是新冠疫情和新基建，加速了大数据与实体社会基础设施的快速融合，而5G与物联网等的快速发展也进一步加大了大数据与实体经济的深度融合。随着数博会即将进入第6个年头，大数据将真正深入到社会经济的方方面面，推进下一轮经济长周期。
二、数据库技术的发展趋势是什么？
前言
22 年 12 月 14 - 16 号是中国 DTCC 数据库技术大会，由于疫情的影响，今年大会分享全部改到线上直播了。个人主要观看了 14 号、16 号两天技术分享，所以这里结合各位大佬的技术分享，整体做一个观后的总结和个人思考，加深一下个人整体的认识，同时也期望能够对大家能够有所帮助，大家有什么想法欢迎关注我的公众号进行交流。如果有不对的地方，也欢迎指出。下面是这三天的大会技术专场的议程：
一、数据库发展趋势闲聊
14 号这天个人主要看了上午场（数据智能 价值创新）和下午场（数据库内核技术）两个专场，上午主要观看了腾讯云（王义成）、华为云的 GaussDB（苏光牛）、PolarDB（李飞飞）、OceanBase（杨志丰）三位大佬的技术分享，主要是对数据库发展趋势的看法以及他们自家数据库的演进方向的思考。下午由于时间关系，数据库内核技术主要看了 StarRocks、PolarDB-X 两场技术分享，所以 14 号这天整体的个人总结主要从这些技术分享中带来的个人思考，下面先聊聊对数据库发展趋势的看法。
1.1 Serverless
对于数据库未来的趋势之一：serverless，这次听到这个词还是蛮多的。serverless 即无服务化，用户在使用数据库服务时，不需要关注数据库服务器的运维和管理成本，这些繁琐的管理交给云仓商来托管，用户主要专注自己应用架构设计和业务即可。对于未来云上数据库，serverless 必定是终态之一。个人还是非常认可这个观念的，serverless 能为用户带来主要以下两个好处：
- 无须关注数据库服务器繁琐的管理和运维成本
- 资源弹性扩缩容，使用户按需按量付费
这里重点说下第二点，传统模式下，用户在使用数据库服务时，需要结合实际业务的情况，通过对业务的 QPS、TPS、数据量等提前预估所需要的资源，最终来估算自己需要准备多少机器，然后提前一个月和运维部门沟通好，提交采购申请，最终使用完后，还需要想办法将采购的资源消化掉，这类情形在双十一大促期间尤为明显，这种模式下，有以下几个问题：
- 使用方需要提前预估计算资源，如果资源预估不准，会对业务以及成本有很大的影响，机器资源评估过少，当业务流量扛不住，对公司业务有影响，机器资源预估过多，会浪费很大的机器成本。
- 一次资源扩缩容链路过长，同时整个过程时间很久，同时在业务使用完后，还需要消化剩余的机器资源。一次资源扩容的需求，公司的人力成本过大。
所以使用 serverless 服务能够做到资源弹性扩缩容，同时做到按需按量付费。当然 serverless 弹性扩缩容具体能够做到什么程度，实际扩缩容的时间、扩缩容与实际业务使用资源的差异、扩缩容对于线上业务的影响，对于用户使用体验和成本，影响都很大。对于数据库内部冷热数据，也可以做到 serverless，把不经常使用的数据放到冷数据底层的存储，降低存储成本。
我看阿里云和中国信通院云大所联合发布了《Serverless数据库技术研究报告》，我还没有看，感兴趣的同学可以去看看。同时也可以看下伯克利关于 serverless 的 这篇Paper（李飞飞大佬推荐）：
1.2 存算分离
上面说到 serverless 的弹性扩缩容，那么如何做到用户按需进行扩展（CPU、内存、磁盘）？所以云上数据库存储和计算分离是个很好的思路。
很多传统数据库是 Shared Nothing 架构，计算资源（CPU）和存储资源（内存、磁盘）都是在一台机器上，这样的好处能够降低网络 IO 带来的传输时间成本，最大化提升查询性能。但有一个问题就是，由于计算资源和存储资源都是在一起的，用户在机器扩缩容时，必须同时对计算资源、存储资源一起进行扩缩容，但可能用户只扩容计算资源，不想扩容存储资源，此时这种模式会对存储资源有一定浪费。
存算分离，用户能够分别对存储或者计算资源单独进行扩缩容，按实际业务需要来进行资源调整，进一步节约资源成本。当然存算分离架构下，也有两个不足点：
- 存储和计算之间会有一层数据网络 IO 传输时间成本，为了降低网络 IO 的影响，一般可以在计算节点上，加一层 Local Cache。
- 存储分离下，由于网络 IO 容易是瓶颈，会导致集群规模机器数容易受限。
可见，任何技术特性都不是银弹，需要结合实际业务侧需求，来综合评估，很多东西就是 Trade Off。下面是 PolarDB-X 的一张图：
1.3 私有云、公有云、混合云一套架构部署
这个不用多说了，私有云、公有云、混合云一套架构部署，便于数据库的运维和管理，能够提升数据库产品的交付效率，降低产品的交付成本，这对于私有云部署模式，带来的好处尤为明显。
1.4 多模多态一体化数据库
随着社会的发展，人们产生的数据格式越来越复杂，结构化（比如关系型）、半结构化（比如 Json、CSV）、非结构化（比如视频、图片）数据，相应的，单一模型的数据库也已经很难再完全支持公司的业务需求，数据库的种类也越来越多，RDS 数据库、KV 数据库、图数据库、文档型数据库、时序数据库等等。当然，完全通过一款数据库满足用户侧所有的业务需求也不现实，只能说在一款数据库上，尽可能多的来 Cover 业务侧需求。
比如现在 HTAP 数据库，在 TP 的基础上，增加了 AP 的数据分析能力，提升数据库的分析时效性，同时一般会带着 Zero-ETL 的口号一起来宣传，像 GassDB、PingCAP TIDB、阿里 PolarDB、OceanBase、SingStoreDB（原 MemSQL）都在做 HTAP。阿里 ADB 的离在线一体化（离线 ETL 处理 + 在线 OLAP 分析），让数据库尽可能 Cover 离线 ETL 和在线 OLAP 分析需求。阿里的 Lindorm多模数据库，提供宽表、时序、文件、搜索等多种数据模型等等。
1.5 数据库智能化
数据库智能化，主要有两个方向：
- AI For DB
- DB For AI
AI For DB，主要思路是结合 AI 机器学习能力，智能化运维和管理数据库，让数据库做到自治化，智能的做到 SQL 性能优化和问题根因诊断。
DB For AI，主要是如何让 DB 来支持更多 AI 场景的需求，怎么做到 AI 模型的抽象、存储、推理等等，这块个人了解的比较少。
1.6 模块化构建数据库
李飞飞大佬认为未来数据库系统内核可以结合用于实际业务侧需要，模块化的组装出数据库，比如用户的需求可能是：读多写少、读少写多的、分析型的、IO 密集型、计算密集型、AI 类的、HTAP 类型等等，相应的需要的存储、计算、带宽等对应的硬件资源，可以使用不同型号和规格的硬件来组装，对于底层机器资源来说，数据库能够做到一套代码，数据库内核各模块在不同形态下的资源类型，同时能够很好的 Work。
个人认为未来数据库内核各模块不仅能够在不同形态下的资源类型进行构建，同时数据库内核也能够进行组装。未来对于一个 DataBase 的研发，可能就是使用已有的数据库中各模块的标准事实开源组件，快速组装出一个 DB，比如 SQL 方言标准（使用 Mysql / PG）、SQL Planner 层（ Apache Calcite / DuckDB ）、Planner 层和 Runtime 层计划序列化通信方式（substrait）、Runtime 层使用( Apache Arrow + Rust Or ClickHouse）、数据湖存储（Iceberg / Hudi / Deltalake）、列存（Parquet Or ORC） 。公司将相对有限的工程资源，尽可能多的投入到差产品异化功能上，这样才能和其他同类产品有竞争优势，形成独特性。
1.7 用户对数据库拥有更强的自主可控性
Blue/Green Deployment 是 AWS 2022 re:Invent 亮相的产品，看网上资料说是一套灰度技术，未来用户想去做某个操作时，但不确定该操作对线上实际业务的影响是什么，此时就可以借助 Blue/Green Deployment 来灰度进行验证，没有问题，在完全切流。
下面这张图片的出处是来源于知乎同学@zhoutall 的文章<a href="https://zhuanlan.zhhttp://ihu.com/p/591406895">《AWS re:Invent 2022数据库内核视角摘要》，感兴趣可以看下他这篇文章，还是非常有收获的。个人看完也非常认可其观点的，现在云数据库场商希望用户做得事情越来越少，所以提供了很多工具，或者解决方案，来帮助和指导用户做决策和执行，但实际用户可能需要更大的自主可控权（对业务影响的可控）。
二、数据库内核技术分享总结
数据库内核技术方面，个人主要听了 OceanBase、Starrocks、阿里云 DLA，所以这里主要讲下这三场分享的总结。
StarRocks 今年主要宣传语是从极速 OLAP 到极速数据湖分析，从原来数据在自己 OLAP 存储到底层存储是数据湖，所以第一步则是在 Connector 做了扩展，支持了 Hudi、Iceberg（v1、v2）、Hive、JDBC 数据源。扩展了新的数据源，那么 FE 的元数据这一层，肯定要能够识别到外部数据源，同时对于外部的数据源元数据获取，增加了 Cache（分区、文件 List、统计信息）。其他也做了各种细节优化，比如 Scan 优化、优化器等等。
StarRocks 今年还做了存算分离，这样的话，计算节点是无状态的，那么可以弹性扩缩容。最值得关注的一点，今年 StarRocks 提出了它们的 StarOS 的设计，StarOS 通过抽象和统一存算分离架构下的分布式逻辑，同时统一了存储，这块听起来感觉不错，具体信息后面看 StarRocks 的分享吧。
阿里云 DLF 主要分享了他们如何做统一的湖仓元数据服务的经验，目前业界开源数仓标准的元数据服务是 Hive MetaStore，所以几乎主流引擎都支持直接从 Hive MdetaStore 中读取数据。但 Hive 本身也有部分局限性：
- ACID 和 Hive 引擎绑定，同时不支持 Time-Travel 查询数据/元数据
- 不易于对接内部自家引擎接入，单点问题，同时引擎需要 Thrift 协议接入，高可用的问题。
而在开源权限体系方面，主要有 Hive 自身权限和 Apache Ranger，但它也有各自缺陷：
针对以上两点，所以阿里云做了 DLF 这款产品，统一了湖仓的元数据服务，同时兼容了 HMS 接口，对外也提供标准的 Open API ，方便客户接入。
其他的一些分享，个人记得比较清楚两点是：数据库的迁移工具和数据库容灾。如果你的产品如果想买入到某家客户时，尤其是数据库方面，那么你要考虑到客户存量的业务如何能够方便的迁移到你的产品上来，最好能够非常底成本的、客户无感的迁移。同样，数据库容灾，关乎着企业数据和业务生存问题。
三、个人思考
不得不说，国内在数据库这个领域还是挺卷的，共有 200 多家数据库公司，有 TP 的、AP 的、数仓的、湖仓的等等，但最终能跑出来的可能就几家。当前云上数据库一直都被国内几家云场商占领着，比如阿里云、腾讯云、华为云等等，对于中小型创业公司而言，云肯定是要做的，但在国内市场直接去和几家云厂商 PK 云，当前阶段还是过于激进，赢面较小，选择出海，可能更加明智一些。
中小型创业公司目前主要争取还是私有云场景下独立部署的市场，这样不仅要保证自家产品的质量，同时还要比拼谁家的交付效率更快、交付成本更低，这样才有更大赢的可能性。
三、智慧消防大数据技术发展趋势包括？
趋势一 智慧消防建设有效提高城市消防安全管理水平
智慧消防的服务对象、服务内容非常广泛，但核心主线是利用信息通信技术提升城市消防安全水平。
使用信息通信技术和其他手段改善消防现状中存在的问题、提高城市消防工作管理和服务效率以及提升城市安全等级，同时确保满足事前预防、事中处置、事后总结的一种创新型物联网解决方案。
在现有消防环境中对物理系统、数字系统和人类系统进行有效整合，从而为社会创造一个可持续、可扩展的消防数字化系统。
通过运用信息通信技术，有效整合各类城市消防系统，实现城市消防管理、政策法规、社会单位各个消防子系统间信息资源共享和业务协同，推动城市消防管理和服务智慧化，提升城市消防运行管理和公共服务水平，提高城市居民幸福感和满意度，实现可持续发展的一种创新型智能消防。
四、云原生的十大技术趋势？
一、边缘计算场景更加丰富
二、云的形态将进一步从混合云向分布式云发展
三、云原生技术将向下延伸，实现 IaaS 与 PaaS 的融合
四、FinOps 将在企业降本中发挥更大作用
五、信创生态将迎来大发展 .
六、开源生态加速繁荣
七、软硬融合的云原生一体机大放异彩
八、无服务器计算快速发展
九、低（零）代码工具得到更广泛使用
十、云原生安全扮演更重要的角色
五、数据确权未来趋势？
可以看到，顺应数字经济时代的发展趋势，数据确权已成为数据资产化道路上无法回避的命题，建立和完善数据流通和产权保护制度势在必行，有助于提升数据使用效益与推广，数据确权领域有望迎来快速发展。
六、数据趋势分析方法？
包括时间序列分析、移动平均法、指数平滑法、趋势线拟合法等。其中时间序列分析是利用一系列时间相继排列的数据，运用统计方法对它进行总体趋势、季节变动和周期变动等的分析；移动平均法是对一组数据进行求平均的方法，可以平滑数据，降低数据中的噪声影响；指数平滑法是通过对现有数据进行加权平均来预测未来趋势，权值越大，对未来的影响越大；趋势线拟合法是利用最小二乘法求出一条和数据趋势最为接近的直线来描述数据的趋势变化。这些方法都是对数据趋势进行可靠分析的重要手段。
七、传动控制技术趋势？
现代传动技术是机电工业的关键基础技术。它主要包括机械传动技术、流体传动技术和电气传动技术。本文主要介绍机械与流体传动技术，其中流体传动技术主要包括利用流体（液体和气体）压力和液体动能进行能量传递的液压、气动和液力传动技术。
现代传动技术主要承担能量传递、改变运动形态、实现对能量的分配和控制、保证传动精度和效率等功能，它是机电产品向高速化、自动化、高效率、高精度、高可靠性、轻量化、多样化方向发展的不可缺少的关键技术之一。
八、it技术的新兴趋势？
IT技术的新兴趋势涵盖了多个领域，这些趋势正在塑造我们未来的科技生活。以下是一些主要的IT技术新兴趋势：人工智能（AI）与机器学习：AI和机器学习技术的快速发展使得机器能够理解和模拟人类行为，从而在各个行业中产生深远影响。例如，自动驾驶汽车、智能助手、个性化推荐系统等。云计算：云计算技术使得数据和应用程序可以在任何地方通过互联网访问，提高了效率和灵活性。随着边缘计算的发展，云计算正在向更靠近用户的方向演进，以提供更低的延迟和更好的性能。大数据与数据分析：随着数据量的爆炸式增长，大数据和数据分析技术正在变得越来越重要。这些技术可以帮助企业更好地理解客户需求，优化运营，并发现新的商业机会。物联网（IoT）：物联网技术使得各种设备可以互相连接和交换数据，从而创造了一个智能化的物理世界。从智能家居到工业自动化，物联网正在改变我们的生活方式。区块链技术：区块链技术提供了一种去中心化的方式来存储和验证数据，具有极高的安全性和透明度。它正在被用于各种领域，如数字货币、供应链管理、身份验证等。量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子力学的原理来实现远超现有计算机的计算能力。虽然目前量子计算还处于早期阶段，但它有着巨大的潜力，可能会在未来带来革命性的变化。这些新兴趋势正在不断地推动IT技术的发展，为我们的生活和工作带来前所未有的便利和可能性。
九、超导技术的趋势？
超导技术是一种利用超导材料在低温下的零电阻特性实现无损耗、高效能传输和存储的技术。随着科学技术的不断发展，超导技术在多个领域展现出巨大的潜力，未来的发展趋势主要包括以下几个方面：
1. 高温超导材料：寻找在相对较高温度下表现出超导性质的材料一直是超导研究的重要目标。目前，已知的超导材料主要是传统的低温超导体，如镍錍、铅、铝等。近年来，高温超导材料如铜氧化物和铁基超导体的研究取得了重要进展，这些材料在相对较高的温度下表现出超导性质，降低了制冷成本，为超导技术的广泛应用创造了条件。
2. 超导磁体：超导磁体在医疗、科研和工业领域具有广泛应用，例如磁共振成像（MRI）设备、粒子加速器和磁悬浮列车等。随着高温超导材料的发展，未来可能会出现更高磁场、更小尺寸和更低成本的超导磁体。
3. 超导电缆和输电线路：超导电缆和输电线路具有低损耗、高效率和低成本等优点，可以显著提高电力传输的效率和可靠性。随着超导技术的发展，未来可能会出现更多超导电缆和输电线路，为智能电网和可持续发展提供支持。
4. 超导储能：超导磁能存储器（SMES）是一种利用超导材料实现高效能存储和释放的储能设备。SMES具有快速响应、大容量和高可靠性等优点，可应用于电力系统调峰、分布式能源和可再生能源领域。随着超导技术的进步，未来可能会出现更高性能的SMES，以满足电力系统日益增长的需求。
5. 超导量子计算：超导量子比特（qubit）是实现量子计算的关键元件。超导量子计算具有高速、低功耗和可扩展等优点，被认为是实现通用量子计算的最有前途的技术之一。随着超导技术的发展，未来可能会出现更多高性能的量子计算设备，推动量子计算技术的发展。
十、哪些数据能够反映数据集的集中趋势和离散趋势？
平均值，中位数，众数反映集中趋势，方差标准差等反映离散趋势
