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流处理的前世今生（十一）融入洪流的流式数据库先驱Pipelinedb

PipelineDB由Derek Nelson创立，是Y Combinator 2014年冬季班的一部分，于2015年4月发布测试版，2015年6月开源，最终于2019年5月被Confluent收购（收购价格未公开披露）。由于收购，该项目在1.0.0之后不再有

接入 SQLBot 就可以直接提问，比如输入：帮我查一下上个月新增用户，系统就会自动生成相应的 SQL 语句，并从数据库中返回你要的结果，对非技术同学特别友好。

这是近期麻省理工学院（MIT）的NANDA项目发布的《生成式AI鸿沟：2025 年企业级AI现状》报告里的调研结论。这份报告把生成式AI在企业落地过程中出现的显著分化现象命名为生成式AI鸿沟（GenAI Divide）。

在当今数据驱动的时代，时间序列数据已成为各行各业进行决策和预测的重要依据。从金融市场的波动预测到工业设备的健康监测，从交通流量的智能管理到医疗健康趋势的分析，时间序列预测模型都发挥着不可替代的作用。这些模型通过学习历史数据的模式、趋势和周期性，旨在对未来的发展

在日益不确定的全球经济环境中，AI创新竞赛正在激烈进行。但许多企业仍缺乏执行工具：Gartner预测，到2027年，60%的组织将因数据治理问题而无法实现AI用例的价值。

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。Prometheus自2012年面市至今，许多公司和组织都在使用，因此其拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在Prometheus是一个独立的开源项目，并在2016年加

开源地址：https://github.com/sktime/sktime开源时间：2018-11-06⭐ 总星标数量：8994⭐日Star增长量：195⭐项目描述: 一个开源的 Python 框架，专注于时间序列数据的机器学习和人工智能任务。其设计灵感来源于

在当今数据驱动的时代，Python作为数据科学领域的核心工具，其应用价值不言而喻。然而，大多数教程仅停留在基础操作层面，今天我们将深入探讨Python数据处理与分析的高级技巧，帮助你实现从数据新手到专业人士的跨越。

在线测径仪作为工业检测领域的关键设备，通过与数据深度挖掘技术的结合，正在推动制造业向智能化、精细化方向升级，其产生的海量实时数据更是智能制造领域数据挖掘与分析的重要基础。

可观测性2.0回归日志本质，需解决高基数和高维度挑战。传统MELT三大支柱通过丢弃数据应对，已不适用云原生架构。未来需AI赋能，构建支持高容量、高维度日志的实时分析方案，利用OLAP和数据湖等技术，赋能AIOps和安全等场景，释放日志数据价值。