以ChatGPT為代表的超大語言模型的迅速應用，加速了AI普及，讓AI伸手可及，并開始走進我們的工作和生活。毫無疑問，AI大模型等技術已經(jīng)深刻地影響到所有行業(yè)的發(fā)展，并正在重構企業(yè)核心產(chǎn)品，重塑用戶與企業(yè)產(chǎn)品和服務的交互方式。

5月26日，“向星力·未來數(shù)據(jù)技術峰會（FDTC）”在上海成功舉辦。星環(huán)科技創(chuàng)始人、CEO孫元浩表示，未來人人都是數(shù)據(jù)科學家，人類與數(shù)據(jù)的交互方式將發(fā)生重大變革，語言、視頻等自然語言的交互方式將逐漸普及,每個人都將需要一個“虛擬業(yè)務助手”。

孫元浩表示，未來數(shù)據(jù)處理將走向智能化、多模態(tài)和平民化，其中領域大模型讓數(shù)據(jù)處理的自動化程度更高、結果更能為我所用；數(shù)據(jù)處理將從單一模態(tài)向多模態(tài)進化，企業(yè)數(shù)據(jù)分析來到新的次元；數(shù)據(jù)處理平民化，讓普通人不再需要掌握復雜工具，就可以快速處理數(shù)據(jù)。

為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的智能化、多模態(tài)、平民化，在“向星力·未來數(shù)據(jù)技術峰會（FDTC）”上，星環(huán)科技推出眾多創(chuàng)新產(chǎn)品，包括大模型持續(xù)提升和持續(xù)開發(fā)工具Sophon LLMOps，業(yè)界首創(chuàng)的金融大模型無涯、大數(shù)據(jù)分析大模型SoLar“求索”等多個行業(yè)大模型，實現(xiàn)湖、倉、集一體化和多模架構的星環(huán)大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH 9.3，能夠替代國外產(chǎn)品的分布式分析型數(shù)據(jù)庫ArgoDB 6.0、分布式交易型KunDB 3.2、構建海量數(shù)據(jù)互聯(lián)智慧“星”圖的分布式圖數(shù)據(jù)StellarDB 5.0、面向多元場景的高性能時序數(shù)據(jù)庫TimeLyre 9.1，提出六易、三倉、兩中心的新一代智能分析全流程平臺Sophon，以及數(shù)據(jù)要素流通產(chǎn)品Navier 3.1等產(chǎn)品。

基于未來技術，星環(huán)科技的這些全系列產(chǎn)品將助力企業(yè)加速數(shù)據(jù)化、智能化轉型，加速基礎軟件的國產(chǎn)化替代，服務數(shù)據(jù)經(jīng)濟發(fā)展。

1.提供大模型訓練工具，每個企業(yè)都能打造自己的專屬大模型

ChatGPT主導的對話式AI開始滲透到各行各業(yè)，使人和信息結合比以往任何時候都更緊密。然而，超大模型雖好，但是訓練、維護的技術要求高、訓練難度大，費用巨大，同時通用大模型對于特定領域的適用性不佳。

為此，星環(huán)科技在行業(yè)內首先提出行業(yè)大模型應用創(chuàng)新場景，推出相應的工具，幫助企業(yè)構建自有的行業(yè)大模型，通過大模型基礎設施，形成具備“新型人機交互”且“敏捷可持續(xù)迭代“的人工智能應用。

為了幫助企業(yè)用戶基于大模型構建未來應用，星環(huán)科技推出了Sophon LLMOps，幫助企業(yè)構建自己的行業(yè)大模型。

作為一個機器學習模型全生命周期管理的工具平臺，星環(huán)Sophon LLMOps針對大語言模型及其衍生數(shù)據(jù)、模型、應用問題，提供了相應的增強，形成了LLMOps的工具鏈：

首先是樣本倉庫能力。覆蓋訓練數(shù)據(jù)開發(fā)、推理數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)維護等工作，對大語言模型涉及的原始數(shù)據(jù)、樣本數(shù)據(jù)、提示詞數(shù)據(jù)做清洗、探索、增強、評估和管理。

第二，模型運維管理能力。除了傳統(tǒng)MLOps的六大統(tǒng)一——統(tǒng)一納管、統(tǒng)一運維、統(tǒng)一應用、統(tǒng)一監(jiān)控、統(tǒng)一評估、統(tǒng)一解釋外，針對大語言模型的微調、持續(xù)提升、評估、對齊等提供從計算框架、工具到計算、存儲、通信的調度和優(yōu)化支持。

第三，大語言模型和其他任務的編排和調度和上線能力。星環(huán)Sophon LLMOps提供Agent、Ops、DAG，結合星環(huán)的多款大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，如向量數(shù)據(jù)庫Hippo和星環(huán)分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB等，將不同大語言模型、傳統(tǒng)機器學習、其他流程等編排成符合用戶實際領域和業(yè)務需求的任務，并為客戶提供服務。

星環(huán)Sophon LLMOps解決了客戶三個核心痛點：第一，提供一站式工具鏈，幫助客戶從“通用大語言模型” 訓練/微調，得到“滿足自身業(yè)務特點的領域大語言模型”；第二，幫助客戶將原型的大語言模型應用，成功在實際生產(chǎn)中投入應用；第三，幫助客戶運營在生產(chǎn)中應用的大語言模型和大模型的持續(xù)提升。

除此之外，星環(huán)科技在行業(yè)首先推出了兩大行業(yè)大模型：

一是服務于金融行業(yè)的星環(huán)金融大模型無涯。星環(huán)科技長期深耕金融領域，服務大量金融行業(yè)客戶，積累了上百萬金融專業(yè)領域的語料；基于星環(huán)科技對圖數(shù)據(jù)庫、深度圖推理算法的技術，形成了大規(guī)模高質量的金融類事件訓練指令集。二者共同鑄就了星環(huán)科技開發(fā)金融領域大語言模型的堅實底座。

無涯是一款面向金融量化領域、超大規(guī)模參數(shù)量的生成式大語言模型。無涯使用上百萬的專業(yè)金融語料，其中涵蓋了研報、公告，政策，新聞等高質量的自然語言文本來作為基礎大模型的二次預訓練語料，使得無涯具備對包括基本面、技術面、消息面在內的金融通識領域準確的理解能力。

無涯構建了包括政策、輿情、ESG、風險、量價、產(chǎn)業(yè)鏈等六類大模型基礎因子集，擅長處理金融量化領域的各類問題，諸如在政策和研報分析、新聞解讀、事件總結和演繹推理上都具備強大的理解和生成能力；能夠對股票、債券、基金、商品等各類市場事件進行全面的復盤、傳播和推演；能夠生成另類的策略因子集合，構建立體的歸因解釋體系。無涯大模型通過多模感知+事件驅動+深度圖計算，從時間和空間、深度和廣度等多個方面擴展投資研究的視角，實現(xiàn)了全新的智能量化投研新范式。

二是星環(huán)科技基于在SQL編輯器的多年積累，結合大語言模型，推出了大數(shù)據(jù)分析大模型SoLar “求索”。 SoLar “求索”可以使用自然語言描述涉及多種數(shù)據(jù)模型的復雜業(yè)務需求，借助星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺特有的“多模型”技術，對不同模態(tài)（比如圖數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、結構化數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析和展示。用戶可以通過自然語言，生成可成功執(zhí)行的SQL或Cypher，從而快速獲取查詢的結果，能夠快速降低用戶的使用門檻。

星環(huán)科技此次發(fā)布的SoLar“求索”，將作為數(shù)據(jù)查詢和分析的智能副手，為數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學及業(yè)務人員提供更好的使用體驗。 SoLar求索也數(shù)據(jù)庫查詢平民化，讓非專業(yè)用戶在不需要學習和掌握數(shù)據(jù)庫編程語言的前提下通過自然語言自由地按需查詢數(shù)據(jù)。

多模態(tài)的數(shù)據(jù)處理，讓每個人都擁有個性化的AI助理

孫元浩說，數(shù)據(jù)處理從多模型向多模態(tài)轉型，從單一模態(tài)向多模態(tài)進化，企業(yè)數(shù)據(jù)分析來到新的次元。

為了適應這一全新轉變，星環(huán)科技推出了自研的向量數(shù)據(jù)庫，拓展大語言模型時間和空間維度。使用星環(huán)科技的向量數(shù)據(jù)庫+分布式圖數(shù)據(jù)庫，可以構建基于大模型的應用，讓每個人都擁有自己個性化的AI助理。

向量數(shù)據(jù)庫由于與AI大模型的協(xié)同作用而以驚人的速度流行起來。最古老的數(shù)據(jù)庫類型是SQL或關系數(shù)據(jù)庫，其中所有的數(shù)據(jù)都結構化的。Web 2.0公司不斷增長的需求引發(fā)了NoSQL革命，數(shù)據(jù)庫變得更加靈活，出現(xiàn)了能夠處理更多非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，能夠的處理數(shù)量更加龐大?，F(xiàn)在，隨著市場對人工智能應用的追捧，出現(xiàn)了另一種被稱為向量數(shù)據(jù)庫（vector databases）的新市場。AIGC熱更是將加速了向量數(shù)據(jù)庫的投資熱。

在本次峰會上，星環(huán)科技推出自研的向量數(shù)據(jù)庫Transwarp Hippo。作為一款企業(yè)級云原生分布式向量數(shù)據(jù)庫，星環(huán)Hippo支持存儲、索引以及管理海量的向量式數(shù)據(jù)集，能夠高效地解決向量相似度檢索以及高密度向量聚類等問題。

與開源的向量數(shù)據(jù)庫不同，Hippo具備高可用、高性能、易拓展等特點，支持多種向量搜索索引，支持數(shù)據(jù)分區(qū)分片、數(shù)據(jù)持久化、增量數(shù)據(jù)攝取、向量標量字段過濾混合查詢等功能，能夠很好地滿足企業(yè)針對海量向量數(shù)據(jù)的高實時性查詢、檢索、召回等場景。

大模型技術帶來的啟發(fā)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術的日益發(fā)展，為圖智能的發(fā)展提供了沃土，為圖庫和圖智能結合提供了探索的機遇。大數(shù)據(jù)時代，應該如何解決海量圖數(shù)據(jù)的存儲、計算難題呢？星環(huán)科技打造面向圖智能、業(yè)務分析的多模型企業(yè)級分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB 5.0。

StellarDB 5.0實現(xiàn)了實時短查詢場景5倍提升，高并發(fā)上萬+QPS，近50種圖算法，平均8倍性能提升，多度關聯(lián)關系場景10倍提升，解決無限擴層問題。

StellarDB 5.0對計算模型進行優(yōu)化，全新設計Cypher語言執(zhí)行器Thunder、BSP查詢優(yōu)化模型，大幅提升短查詢執(zhí)行效率，提高查詢并發(fā)；實現(xiàn)算法優(yōu)化，優(yōu)化星環(huán)Eagle圖算法模型，大幅優(yōu)化內置圖算法運執(zhí)行效率；實現(xiàn)編譯優(yōu)化，引入Cypher語言預編譯技術，減少語句編譯優(yōu)化開銷，提升語句執(zhí)行效率。

StellarDB 5.0帶來全面升級的數(shù)據(jù)可視化分析引擎KG Explorer 1.3，一款人人易用、面向業(yè)務、數(shù)據(jù)分析的可視化工具。

StellarDB 5.0對接星環(huán)科技自研深度圖框架ZenGraph結合，基于圖數(shù)據(jù)庫的查詢計算能力，提供快速、準實時，甚至實時的特征查詢和計算；基于圖數(shù)據(jù)庫內置算法，提供多元的圖特征計算能力；基于圖數(shù)據(jù)庫存儲能力，提供高速數(shù)據(jù)寫會能力；針對不同業(yè)務場景支持多種深度圖嵌入算法模型，相比于傳統(tǒng)圖算法，能夠從圖中挖掘學習更多的特征知識，預測更精準。

另外，星環(huán)科技推出面向多元場景的高性能分布式時序數(shù)據(jù)庫TimeLyre 9.1。

面對時序數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)分析需求高，開源系統(tǒng)不支持集群部署，存儲和計算數(shù)據(jù)規(guī)模有限，不支持復雜分析，服務不穩(wěn)定，以及缺乏安全可控性等問題，星環(huán)TimeLyre 9.1在常見的時序數(shù)據(jù)上，可實現(xiàn)5~20倍壓縮率，遠優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)壓縮高、單節(jié)點磁盤可用容量高，可大大節(jié)約成本。

TimeLyre統(tǒng)一標準SQL，完整支持標準SQL查詢語言，支持主流的SQL模塊化擴展，兼容通用開發(fā)框架和工具，支持事務特性，保證數(shù)據(jù)的準確性；支持復雜分析能力，支持關聯(lián)、聚合、嵌套查詢等復雜SQL分析模型；多模分析能力支持多模平臺，打破數(shù)據(jù)孤島，支持對不同存儲模型數(shù)據(jù)表進行跨模分析；靈活部署，安全可控：分布式存儲、計算分離架構，靈活擴容；自主研發(fā)，支持國產(chǎn)化軟硬件平臺，支持異構集群部署。

而星環(huán)的時空數(shù)據(jù)庫Spacture，為空間而生，為變化而生。星環(huán)Spacture擁有高效時空數(shù)據(jù)分析、多樣化數(shù)據(jù)類型支撐、算子下推、多種標準支持、主流生態(tài)兼容等特性，可應用于時序遙感分析、城市擴張變化檢測、氣象業(yè)務支持、全球高溫天氣預測、軌跡分析、船舶軌跡范圍檢索、泛在空間分析、湖泊面積統(tǒng)計、空間聚合統(tǒng)計等場景。

數(shù)據(jù)處理平民化，讓人人成為數(shù)據(jù)科學家

讓普通人不再需要掌握復雜工具，就可以快速處理數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)處理平民化的一大追求。而星環(huán)科技不同的產(chǎn)品上創(chuàng)新，落地數(shù)據(jù)處理平民化。

第一，推出的星環(huán)大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH，打破湖倉集的邊界，讓更多人可以訪問實時+歷史/原始+加工后的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)湖倉集采用多系統(tǒng)混合架構，存在存儲冗余、數(shù)據(jù)流轉成本高、時效性差、數(shù)據(jù)一致性難保障、數(shù)據(jù)孤島治理成本高、元數(shù)據(jù)同步開發(fā)標準不一致等挑戰(zhàn)。

星環(huán)大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH 9.3推出新一代湖倉集存儲格式Holodesk，一份數(shù)據(jù)滿足數(shù)據(jù)湖的離線實時接入、數(shù)倉的復雜加工以及數(shù)據(jù)集市的分析需求，避免數(shù)據(jù)冗余，減少數(shù)據(jù)流轉，提升業(yè)務綜合性能與時效性。

新一代湖倉集統(tǒng)一存儲Holodesk在數(shù)集方面，支持基于Holodesk存儲格式的集市分析，存儲&計算雙升級，分析性能大幅提升；在數(shù)倉方面，支持完整四種事務隔離級別，支持復雜批處理加工、數(shù)倉模型拉鏈表等，無需手工計算分桶數(shù)，自適應數(shù)據(jù)分布自動合并小文件；在數(shù)據(jù)湖方面，支持離線導入/實時寫入、時間旅行，生態(tài)對接 Spark/Flink/Sqoop。

第二，星環(huán)數(shù)據(jù)基礎平臺TDH 9.3多模型統(tǒng)一架構迭代升級，全新發(fā)布向量模型存儲，10大存儲引擎，共支持11種模型數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲管理，支持統(tǒng)一查詢處理語言完成跨模型數(shù)據(jù)流轉與關聯(lián)分析，業(yè)務開發(fā)更便捷。TDH 9.3多模型新成員向量數(shù)據(jù)庫Hippo采用全面容器化部署，支持服務的彈性擴縮容，同時具備多租戶和強大的資源管控能力；具備分布式部署能力，有豐富的大規(guī)模集群部署經(jīng)驗等。

第三，星環(huán)TDH底座就地升級到星環(huán)TDC。目前，大數(shù)據(jù)云平臺及數(shù)據(jù)共享面臨諸多痛點，如孤島建設數(shù)據(jù)難以共享，不同角色用戶不同的需求，數(shù)據(jù)共享的安全隱患、基礎設施異構建設及擴容難。為了增強數(shù)據(jù)開放能力，促進企業(yè)數(shù)據(jù)共享與流通，星環(huán)數(shù)據(jù)云平臺TDC升級，推出TDC 3.2。

TDC 3.2一個大重磅更新就是支持星環(huán)TDH底座就地升級到星環(huán)TDC，利用云化統(tǒng)一管理資源池，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)產(chǎn)品、計算、存儲資源池化，提高調度資源的靈活性和利用率；多租戶隔離技術，實現(xiàn)各業(yè)務部門之間的數(shù)據(jù)獨立，更穩(wěn)定，更安全，保障數(shù)據(jù)安全與隔離活性；統(tǒng)一管理與精準運維，統(tǒng)一管理和資源虛擬化，按需提供資源，不僅釋放運維人員的時間與精力，而且提升運維效率。

另外基于多租戶技術的內部數(shù)據(jù)共享，以及嚴格的數(shù)據(jù)安全隔離和保護，解決存算解耦，讓擴展更加便捷。基于TDC打造外部數(shù)據(jù)流通方案，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到數(shù)據(jù)要素安全流通。

第四，讓數(shù)據(jù)流通更便利、更安全、更可控。數(shù)據(jù)流通既要滿足全流程安全與隱私保護的制度要求，也要滿足市場流通全流程業(yè)務效率的要求，因此有必要在流通規(guī)則中建立數(shù)據(jù)要素全流程合規(guī)與監(jiān)管體系。在本次峰會上，星環(huán)科技推出了數(shù)據(jù)要素流通產(chǎn)品Navier 3.1讓數(shù)據(jù)流通更便利、更安全、更可控。

星環(huán)科技數(shù)據(jù)流通平臺Navier 3.1三大產(chǎn)品同時升級。星環(huán)數(shù)據(jù)交易門戶Datamall打造數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄平臺，可瀏覽數(shù)據(jù)目錄、查看數(shù)據(jù)字典、生成交易憑證。

星環(huán)科技安全沙箱Sandbox，打造封閉、隔離的數(shù)據(jù)開發(fā)分析環(huán)境，開發(fā)人員在安全隔離的環(huán)境下進行分析計算，不可下載和導出原始數(shù)據(jù)集，保障數(shù)據(jù)可入不可出。

星環(huán)科技隱私計算平臺Sophon P2C 2.0，在保證數(shù)據(jù)提供方不泄露敏感數(shù)據(jù)的前提下，數(shù)據(jù)消費方對密文數(shù)據(jù)進行分析計算，保證在各個環(huán)節(jié)中數(shù)據(jù)可用不可見。新版本功能覆蓋更全面、數(shù)據(jù)分析使用靈活度更高、建模效果更好。

星環(huán)科技推出Defensor 4.0版本，在數(shù)據(jù)分類分級模塊中創(chuàng)新性地引入了大模型技術，相較于傳統(tǒng)機器學習算法，調優(yōu)后的模型完美解決了分類分級中短文本語義語境識別率低的問題，在有標注樣本的前提下，識別準確率達到了95%。

第五，國產(chǎn)化替代上更進一步。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的平民化，星環(huán)科技推出眾多創(chuàng)新產(chǎn)品，不但可以替換國外的商業(yè)和開源大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)庫等基礎軟件產(chǎn)品，而且擁有大量成功的應用案例，為用戶創(chuàng)造新的價值。

星環(huán)科技自研的大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH和星環(huán)數(shù)據(jù)云平臺TDC聯(lián)合，可以完美地替代CDH/HDP和CDP，提升功能、性能、穩(wěn)定性、易用性、擴展性、可靠性、安全、國產(chǎn)生態(tài)支持等能力，提供多種模型支持能力，性能提升可以達到5到100倍，原廠專業(yè)服務能力更強。

星環(huán)分布式分析型數(shù)據(jù)庫ArgoDB強化實時分析能力，構建安全高效的國產(chǎn)化多模引擎，一站式滿足用戶數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時數(shù)倉、OLAP、AETP、聯(lián)邦計算等需求，可以在批處理和OLAP、Ad hoc分析等場景，替代Oracle/DB2/TD/SAP HANA等國外產(chǎn)品。

星環(huán)分布式交易型數(shù)據(jù)庫KunDB 3.2可以在交易型OLTP的業(yè)務場景、高并發(fā)在線數(shù)據(jù)服務場景等，替代Oracle/DB2/MySQL，并且提升存儲計算能力、高可用能力、跨分區(qū)事務能力。

星環(huán)自研發(fā)的搜索引擎Scope可以在全文檢索、日志分析等多個場景替代ElasticSearch，提升穩(wěn)定性、性能、集群擴展性等能力。

星環(huán)分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB可以在圖查詢、圖分析等場景替代開源圖數(shù)據(jù)庫Neo4j。而新發(fā)布的StellarDB 5.0產(chǎn)品在延續(xù)企業(yè)級海量存儲、高性能數(shù)據(jù)查詢分析計算、豐富的可視化交互、安全運維一體化等優(yōu)異產(chǎn)品技術能力的同時，進一步帶來了覆蓋數(shù)據(jù)存儲、查詢計算、可視化交互、深度圖學習、多模型數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品多方位的能力升級，以高水平的產(chǎn)品能力和圖智能持續(xù)賦能業(yè)務生產(chǎn)以及應用創(chuàng)新，為國產(chǎn)化圖數(shù)據(jù)應用提供高水平產(chǎn)品解決方案。

星環(huán)科技自研的高性能時序數(shù)據(jù)庫TimeLyre可以替代開源時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB，解決開源時序數(shù)據(jù)庫不支持復雜分析，只能做簡單點查或者指定設備分析，大規(guī)模設備情況下，不指定設備查詢時，需要使用大量內存載入全量設備數(shù)據(jù)，并進行歸并排序操作，服務極其不穩(wěn)定，以及缺乏安全可控性等問題。

星環(huán)科技的智能分析工具Sophon Base可以在可視化建模分析等場景替代SAS/SPSS，提升功能和性能，降低成本。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一步就是打造以平臺為核心的大數(shù)據(jù)生態(tài)。星環(huán)科技堅持“平臺+生態(tài)”的發(fā)展理念，與軟件開發(fā)商、硬件開發(fā)商、系統(tǒng)集成商等生態(tài)伙伴積極合作，打造更多領域的聯(lián)合解決方案，擴大產(chǎn)品市場影響力，提升競爭力，打造大數(shù)據(jù)基礎軟件產(chǎn)品應用的生態(tài)體系。目前，星環(huán)科技已經(jīng)擁有超過600家生態(tài)合作伙伴，涵蓋系統(tǒng)集成、咨詢交付、服務，ISV及行業(yè)應用，數(shù)據(jù)建模分析、挖掘，數(shù)據(jù)集成治理、展現(xiàn)、流通，操作系統(tǒng)、云與通用軟件，整機與硬件，CPU及芯片技術等，星環(huán)云課堂擁有2,200+家培訓企業(yè)數(shù)量，10,000+份星環(huán)工程師認證證書，4萬+人累計培訓開發(fā)者人次。

未來已來，數(shù)據(jù)處理的智能化、立體化、平民化大潮洶涌澎湃，而利用創(chuàng)新技術落地數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品則是這些浪潮落地的基石和基礎，正在改變數(shù)據(jù)處理發(fā)展的進程。