Apacer 推出工业级 PCIe NVMe Gen3 SSD：下一代性能与可靠性

DataOps：应对数据挑战的新方法 DataOps 是一套新兴的敏捷实践、流程和技术，旨在构建和增强数据与分析管道，以更好地满足业务需求。 数据每分每秒都在激增，为分析提供了潜在的宝贵信息宝库。但往往由于各种数据问题，分析工作陷入停滞：我们不确定拥有哪些数据、数据源自何处、以及数据是否可信。 在理想世界中，我们能随时访问并信任手中的数据，无论是全企业级分析还是特定项目洞察，都能支持让我们在竞争中保持领先的业务决策。现实却是，不断增长的数据源、平台和应用在大多数组织中造成了严重的数据拥堵和障碍。 海量的数据生产、收集和管理本应创造健康的数据环境，以更好地理解客户、产品和市场，但我们始终差强人

IoT与边缘计算 物联网正呈指数级增长，连接设备从智能灯、烤箱到工业分析数据采集设备。据IDC预测，到2025年将有416亿连接IoT设备，产生79.4泽字节（ZB）数据。对比一下，1泽字节约等于10亿太字节。 IoT早期，大多数设备将采集的所有数据发送云端分析。但当您尝试向云端发送万亿吉字节数据时，数据管道开始拥堵。这就是边缘计算介入的地方——它帮助IoT设备在本地处理部分数据，然后再发送云端，有时甚至完全替代云端发送。名字由来在于——数据在您自己网络“边缘”处理，而非发送远方。 边缘计算在IoT中的角色 边缘计算在当前IoT格局中服务多种目的。这种分布式本地计算范式将IoT设备从延迟和连

制造商长期使用制造执行系统（MES）辅助生产管理。无论是独立系统还是作为更广泛ERP系统一部分，MES在管理和改进生产中发挥了重要作用。 话虽如此，传统MES解决方案存在显著缺陷。 虽然MES帮助将制造数据提升到日常设备和生产流程管理的更高层级，但它仍依赖流程驱动运营，配合手工数据采集和录入。它也是人驱动的，常因与其他企业软件缺乏互操作性而受困。 为提升MES有效性，制造商可开发车间宝贵资源：机器数据。这数据一旦释放，提供实时信息流，可用于更好决策、更有效管理、甚至自动化。 机器数据与MES的关联 制造商需要了解车间的真实情况，并能据此行动以改进产出、效率、质量和产能利用率。强大的MES能提供

你是否曾好奇数据传输是如何工作的？或者对计算机在组件间传输数据的能力感到好奇？数据总线就是实现这一“魔法”的关键。 有趣的是，数据总线有多种类型，不同变体具有不同的数据传输能力。但核心问题是：数据总线究竟是如何工作的？ 本文将全面讲解数据总线及其工作原理，你还将了解数据库与数据总线的区别。 让我们开始吧！ 什么是数据总线 数据总线是一个自个人电脑早期就存在的子系统。数据总线负责主板或系统板上的数据传输，通常在组件之间进行，包括 CPU 和内存。 主板 此外，数据总线还可以发起两台计算机之间的数据传输。事实上，单条数据总线可同时处理多位数据。每条数据总线的数据传输能力称为带宽。 标准数据总线宽