主要观点总结
大数据和大模型技术通过数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到自由境界。文章介绍了现代数据技术的4V特性、挑战、数据存储和检索的挑战、非结构化数据的机遇和挑战、以及现代应用的数据范式。数据4V特性对企业数据基础设施带来挑战，传统数据架构难以应对，需升级以存储、检索和分析现代数据。数据存储面临从信息化时代到大数据时代的转变，NoSQL兴起应对海量数据和业务模型复杂化。非结构化数据带来机遇，但也带来挑战，需利用AI/ML技术转换为非结构化数据的数值表示。现代应用数据范式从大数据到大模型，涉及LLM+VectorDB的语义理解和检索能力，推动AI native应用的发展。实时同步RDS与Redis构建缓存一致性，实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性。
关键观点总结
关键观点1: 大数据和大模型技术
通过数据范式解除数据桎梏，使应用程序自由。
关键观点2: 现代数据技术4V特性
规模性、高速性、多样性、价值低，带来企业数据基础设施挑战。
关键观点3: 数据存储和检索挑战
从信息化时代到大数据时代的转变，NoSQL兴起应对挑战。
关键观点4: 非结构化数据机遇和挑战
利用AI/ML技术转换为数值表示，带来机遇也带来挑战。
关键观点5: 现代应用数据范式
从大数据到大模型，涉及LLM+VectorDB的语义理解和检索能力，推动AI native应用发展。
关键观点6: 实时同步RDS与Redis
通过DTS数据订阅能力实时同步，实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性。
文章预览
阿里妹导读 在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。 背景 韦伯总结了现代社会的四个本质特征，其中很重要的一点，现代社会是一个祛魅社会，其本质就是科学性。科学性在于可证伪性，不可证伪的不能称为科学理论，从而用科学理论驱散了世界的神秘主义。类比于此，现代数据技术最大的特征也可以说是祛魅，通过数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界。 本文将会介绍现代数据技术如何对数据祛魅，重点不会侧重于数据库技术的演进，而是侧重于从应用视角来审视数据库功能和数据架构的演进。借用时髦的观点
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