本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东1、业务层面计算量太大是不是必须的，是否可以减少参与计算的用户量或者时间跨度；计算逻辑是否过于复杂，是否可以简化。2、模型层面是否有现成的数据可以使用或者基于现成的数据进行加工；是否可以将整个计算逻辑进行合理拆分，

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东使用flink1.16和flinkcdc3.0进行数据接入，采用standalone模式。运行一段时间后checkpoint开始失败，但日志中没有报错信息。因savepoint和checkpoint机制一致，使用手

在数字化转型深入推进和关键信息基础设施安全日益受到国家政策关注的背景下，云容灾能力已成为保障央国企业务连续性与数据安全的核心要素。响应国家《“十四五”数字经济发展规划》及《关键信息基础设施安全保护条例》对业务连续性保障的要求，央国企正加速构建高可靠、高可用

中国信通院公布了2025年上半年可信云最新评估结果以及2025年度可信云典型实践结果，天翼云通过16项可信云评估并斩获4项最佳实践，展现出领先的全方位科技创新能力。

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东随着数据量的不断增加，数据治理已经成为了企业管理里不可或缺的一环。数据治理可以帮助我们更好地进行数据的管理和使用，从而提升数据的质量和价值，同时也能够保证数据的安全和合规。一、数据治理面临的问题数据治理中主要面临的

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东一、引言现如今，数据已经成为企业实现业务价值的关键。随着大数据技术的发展，企业对于数据的收集、分析和利用越来越重视。其中，数据资产化已经成为企业数据管理的重要趋势，它能帮助企业更好地发掘和利用数据中的价值，从而提升

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东为了更好地保护数据安全、提高数据管理效率、确保数据合规性，企业需要对数据进行分类分级，根据数据的密级和敏感程度制定不同的管理和使用策略，尽可能做到有差别和针对性的防护，避免敏感数据的防护不足，非敏感数据的过度防护。

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东数据治理遇到的困难数据治理是一个复杂而又富有挑战性的工作，需要各级管理人员和业务部门的积极参与和协作。虽然数据治理的目标“协同、降本、提效、创新”看似简单明了，但在实际操作中却会遇到各种各样的问题。问题1：组织运行

全国一体化算力网建设是国家战略和时代需求。一是满足爆发的算力需求。人工智能大模型、量子计算等前沿技术催生算力需求指数级增长，通过国产算力集群化供给，可满足前沿技术算力缺口。二是要破解国内算力资源与需求的结构性矛盾。国内算力存在区域失衡，东部算力需求大，但能

7月8日至11日，由联合国国际电信联盟（ITU）与联合国工业发展组织、联合国教科文组织等40余家联合国机构共同举办的2025人工智能向善全球峰会在瑞士日内瓦召开。峰会期间，ITU正式发布“人工智能向善：创新扩大影响案例集”（AIforGoodInnovat