老夫认为，图数据库所要解决的核心问题并非存储而是计算。

如何对大图分区（分片）？高可用性及可扩展性怎么搞？ 故障与恢复怎么弄？ 接续昨天的话题，咱们继续往下展开！

图数据库与关系型数据库到底有什么区别？为什么高维会打击低维？数据库的技术终将走向何方？让我们带着审视的眼光，走进新旧技术交迭前的思考。

在现实环境中，越来越多的商家、企业喜欢使用机器学习来增强它们对于商业前景的可预测性，有的采用了深度学习、神经元网络的技术来获取更大的预测能力。

扫地机器人的智能、高效、灵活程度，最重要的核心技术便是路径的设计与规划，比如自主地实现避障，在不同地形如木地板、砖地板、地毯、地垫等以及各种障碍物的情况下进行实时决策、移动、清扫等任务。

数据库层的扩展是典型云应用五层架构中的第四层，也是最复杂的一层（有人认为可扩展存储系统更为复杂，笔者以为，取决于业务应用模式。对于存在复杂交易处理类型的应用，其数据库层实现的挑战显然更高；而对于单纯的海量数据简单事件处理型应用，数据库层甚至不需要存在，而云存储层的实现则更为复杂）。数据库扩展大体有如下四类解决方案：·Scale-Up·Master-Slaves（一主多仆）读代理模式·Master-

本文集中在Ulitpa嬴图在应用中的一些探索与实践，看看大模型+图技术 是如何相互辅助、互相促就的。

软件定义存储源于VMware公司于2012年提出的软件定义的数据中心（SDDC）。存储作为软件定义的数据中心不可或缺的一部分，其以虚拟化为基础，但又不仅限于虚拟化。存储虚拟化一般只能在专门的硬件设备上应用，很多设备都是经过专门的定做才能够进行存储虚拟化。而软件定义存储则没有设备限制，可以简单地理解为存储的管理程序（类似于软件定义计算中虚拟机管理程序VMM）。软件定义存储是对现有操作系统和管理软件的

在这个数字化时代，云计算和大数据技术已经成为推动全球发展的关键引擎，激发了一系列令人兴奋的科技创新，而这些创新正在塑造着我们人类未来的面貌。而这本书，恰恰是一个引领读者深入了解这两大领域的绝佳入门之选，无论你是从事计算机科学、信息技术的老师、学生、从业者，还是只是对新技术充满好奇的爱好者。

《银行家杂志》在数字化观察系列报道中，详细解读有关Ultipa Graph实时图数据库如何实现在数字化风控中的八个应用场景：系列报道中涉及以下8个场景：1.个人业务中的反欺诈2.识别企业关系图谱3.企业担保权贷款风险识别、防范4.洞察供应链金融风险客群5.洞察客群风险，构建风险图谱6.贷后实时监控预警7.贷款资金流向监测8.失联修复近年来，人工智能（AI）、区块链(Blockchain)、云计算(