企业数据库应用日益多样，云计算与多数据库组合成为趋势，国产数据库发展迅速，以适应不同政策、合规、成本和技术需求。面临研发协同挑战，通过提供高效协作、数据安全和智能SQL审核等功能，集成AI大模型，提升效率与安全性，具备完善的权限管控机制。
多云多源数据管理面临的挑战主要包括：
数据孤岛与整合难：不同技术体系的数据中心形成数据孤岛，数据共享与流动困难，成本高。
数据迁移与可迁移性：不同云上技术堆栈采用不同数据平台，数据迁移难且成本高，缺乏可迁移性可能导致风险。
数据安全与合规性：数据迁移和流转面临更多安全风险，不同云上的数据合规管理挑战大。
统一管理难度大：每家云提供商使用专有方式识别云上资产，难以实现统一化管理、报告和分析。
安全隐患增加：多云使用增加安全隐患，安全能力、策略、操作习惯差异大，统一安全运营难度大。
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本文来自“多云多源数据管理最佳实践”，链接“2024全球运维大会数智化技术峰会（合集）”，内容介绍了多云多源架构发展趋势、数据复制、数据库DevOps、客户实践。
1、面向算力网络的云边端协同调度技术
2、算力网络资源协同调度探索与应用
3、面向算力网络的多路径时敏优先调度机制
4、算力网络四面三级算力度量技术体系
5、东数西算场景下的算力网关研发及应用
1、数据中心冷源和末端的高效协同优化研究 2、冷板式液冷人工智能加速卡技术规范介绍 3、高性能液冷系统用快速连接解决方案
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