2.艾瑞咨询：2023年中国科技与IT十大趋势，数据和应用将进一步实现无感知闭环
6. InfluxDB 3.0推出，提高时间序列数据库的速度、功能和灵活性
9.政务数据科技服务提供商「数喆数据」完成7000万人民币战略投资，投资方为天阳科技
10.7家伙伴与用户推出基于openGauss 5.0的数据库发行版，覆盖场景从服务器、边缘扩展到嵌入式
15.开源数据库一体化监控平台ArgusDBM发布，致力于监控所有数据库
16.亚马逊云科技推出Amazon GuardDuty三项新功能，帮助客户保护容器、数据库和Serverless工作负载
17.Satori推出通用数据权限扫描程序，一款免费的开源工具，可揭示数据访问授权
20.数据库供应商Rockset支持矢量嵌入，使用户能实时搜索和操作任何类型数据
第六届数字中国建设峰会在福州盛大举行，星环科技携全栈基础软件产品、一体化政务数据平台解决方案、一码通城解决方案、公共数据授权运营解决方案、国产化替代解决方案、智慧金融解决方案等及相关优秀实践案例重磅亮相。
星环科技设计以“一中心、八平台”的一体化政务数据平台架构，支撑政务服务、城市管理、经济运行和产业高质量发展四大业务，满足政府部门、社会公众和企业单位三类用户需求。
星环科技采用TDC大数据云平台，根据一码通产生的数据量、并发量、算力等按需扩容缩容集群，灵活使用资源，通过一码通对应ID索引表，快速获取应用场景所需的证件号码，从而调取相应场景数据，助力业务办理效率及数据质量提升，实现一码串起个人信息。
星环科技依托大数据基础平台TDH、数据科学平台Sophon Base和隐私计算平台Sophon P²C等产品为公共数据授权运营提供底层支撑能力，确保公共服务平台的数据安全。
星环科学技术拥有成熟的基础软件替代解决方案，在分布式数据库、大数据基础平台TDH、搜索引擎Scope、智能分析工具Sophon等方面有诸多国产化替代成功实践，帮助用户实现自主可控的同时，在架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面实现大幅度的提高，满足企业业务的发展需求。
报告提出2023年中国科技与IT十大趋势：“多云混合”向“一云多态”进化;云基础从软件优先到软硬兼施;更多云产品将以Serverless形式交付;预训练大模型作为AI基础设施加速应用;AIGC在概念爆发后进入产品化尝试;数据采集由单点走向泛化;工业数字孪生加强物理与虚拟空间交互;数智反向融合，形成以智养智的正反馈;数据和应用将进一步实现无感知闭环;“数字碳中和”从概念走向市场。
·数实融合，催生出一批产业驱动的数科公司走上舞台，大大丰富了数字化供给能力;
国务院国资委党委委员、副主任赵世堂指出，国务院国资委牢牢把握做强做优做大国有企业这一根本目标，抓住数字化网络化智能化融合发展契机，深入实施国有企业数字化转型行动计划，推动中央企业在产业数字化、数字产业化等方面取得积极进展，为数字中国建设增添了亮色。
下一步，赵世堂指出，国资委将立足“两个大局”，强化企业科学技术创新主体地位，推动国有企业深化统筹部署，强化重点突破，优化保障机制，进一步加快数字化发展，切实担负起在数字中国建设中的使命责任。
4.赛迪顾问发布“ 2022年中国图数据库市场研究报告 ”，星环科技入围
赛迪发布了聚焦中国图数据库市场的调研报告——《2022年中国图数据库市场研究报告》，在全国范围内，甄选出了10家代表性图数据库厂商，星环科技入围。
报告认为，现阶段国内图数据库厂商大致上可以分为三大类：一是公有云厂商由于自身积累的海量数据及业务需求，催生了相关的数据库产品;二是新兴创业公司，其图数据库产品最大的特点是完全自主研发，强调高性能与数据库的事务性;三是传统IT服务商在图数据库的发展浪潮下，也加快了图数据库产品的研发步伐，并与企业已有的别的产品一同对外销售。
报告认为5大趋势包括：图数据库会成为AI和云计算发展的主要支撑;图数据库的安全性受到重点行业用户的重视;图查询语音和测试基准会趋于统一;图数据库和图处理引擎进一步融合;强化实时决策功能和人工智能应用。
数据库应用创新实验室(DBL)、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)共同举办的“激发时空数据要素价值 助力数字中国建设——时空数据库发展研讨沙龙”线上召开。
时空大数据除具有一般大数据的5V特征外，还具有位置特征、时间特征、属性特征、尺度(分辨率)特征、多源异构特征、多维动态可视化等特征。时空数据库的发展，有利于在城市管理、交通物流以及测绘遥感等多种场景下时空大数据的应用。发展时空数据库有助于推动构建以数据为关键要素的数字化的经济并形成现代经济体系，运用大数据提升国家治理现代化水平。中国信通院联合二十余家单位经过多次标准讨论会完成时空数据库标准制定工作，标准包括几何对象管理、影像与格网对象管理、移动对象管理、表面网格对象管理及地理网格对象管理五大能力域。
星环科技殷冰涛参加研讨会，他介绍了星环科技时空数据库Spacture的技术演变与应用实践。时空数据涉及时间、空间、专题属性等多重维度，具有多源、异构、海量、快速更新等诸多特点，现实世界超过80%数据都与空间位置有关。星环时空数据库Spacture是针对空间、时空数据提供高效存储和分析的一款数据库产品，本次分享从时空数据和空间应用出发，围绕不一样的种类的空间数据，介绍Spacture有关技术探索和实践，并探讨时空数据库未来发展方向。
开源时序数据库InfluxData推出了其平台的改进版本InfluxDB 3.0，旨在提高供应商时间序列数据库的速度、功能和灵活性。InfluxDB 0.3现已在InfluxData的云产品中提供，包括InfluxDB Cloud Dedicated，这是一款面向研发人员的新产品，可提供InfluxDB的性能、功能和灵活性以及完全托管服务的安全性。
InfluxData是时间序列数据管理方面的专家，也是InfluxDB的创建者和主要赞助商，InfluxDB是一个开源数据库，经过优化，可以管理支持时间序列分析的独特数据。这家总部在旧金山的供应商在2023年1月风险投资和别的企业融资中筹集了8100万美元，使其总资金超过 2亿美元。
·无限基数，对数据库列中值的唯一性的引用，具有高级别的独特性，这在某种程度上预示着该列具有。
·高基数，结合高吞吐量，使客户能够每秒摄取、转换和分析数亿个时间序列数据点。
数据目录平台data.world 正在收购 Mighty Canary 技术，并将其整合到新DataOps应用程序中，以使用自动化将上下文见解和实时数据质量更新直接呈现到数据使用者使用的BI、通信和协作工具中。
据该公司称，DataOps 应用程序为数据团队提供了一种无缝的方式来更新数据使用者的数据运作状况、传达重要信息并接收反馈，从而增加了高质量数据的使用。
新的自动化简化了沟通，并帮助公司自信地做出数据驱动的决策。重要的上下文和实时更新可以从数据目录和编排工具(如dbt，Matillion和Airflow)直接显示到用于做出数据驱动决策的应用程序。
数据治理平台开发商「青岛国工」完成1000万人民币天使轮融资，投资方为深圳高新投资集团，青岛联通。此轮融资将全部用于完善算力中心平台建设，为保障算力中心的先进性与后续的供应可持续性，服务器分为国产资源池和英伟达资源池，此次建设采取训练、推理一体化平台，具备多元性，满足企业内部及合作伙伴的使用需求。
青岛国工是一家数据治理平台开发商，专注于开发数据处理、数据分析、数据挖掘等平台开发，通过开发更为细致的数据治理平台，来帮企业实现精细化数据运用，实现盈利，建设自有IDC数据中心。
天阳科技公告，公司与上海数喆数据科技有限公司、上海聚喆数据科技有限公司、杭州觉策一号股权投资合伙企业(有限合伙)等公司签署了《关于上海数喆数据科技有限公司之增资协议》，公司向数喆数据投资7000万元增资款，认缴数喆数据新增注册资本974,285元，剩余69,025,715元计入资本公积，以取得本次增资完成后数喆数据6.3636%的股权。
数喆数据是一家政务数据科技服务提供商，是专注于数据采集、数据分析和数据智能技术应用的国家高新技术企业和政务数据科技服务机构。公司已建立起了一套以统计普查和政务数据应用为主、以数据智能化建设为干的发展模式，为各级部门和客户提供包括数据采集、数据治理、数据质量评估及控制、数据智能化解决方案、数据应用场景挖掘、数据建模分析、数据研究报告、数据信息化系统建设等在内的“全流程、一站式”专业服务。
10. 7家伙伴与用户推出基于openGauss 5.0的数据库发行版 ，覆盖场景从服务器、边缘扩展到嵌入式
今年3月openGauss 5.0发布，升级了资源池化内核能力和DataKit数据全生命周期管理工具，整体在性能、安全性与易用性方面均有大幅度的提高。在鲲鹏昇腾开发者峰会2023大会上，共7家数据库伙伴、企业用户基于openGauss 5.0发布商业版和自用版，其中，openGauss嵌入式商业发行版首次发布。至此，openGauss覆盖场景从服务器、边缘扩展到嵌入式，场景更丰富。
7大发行版包括南大通用、神舟通用、海量数据、云和恩墨、磐维数据库、中国联通，以及openGauss嵌入数据库。
Deno团队宣布推出Deno KV，一款具备强一致性的键值数据库，支持在全局范围复制以在全球35个地区实现低延迟读取。
Deno KV支持在本地运行或托管。Deno KV支持无缝集成到开源Deno runtime中，允许在本地运行或将其部署为零配置的托管服务。在本地运行时，Deno KV由SQLite提供支持，为本地开发、测试或单区域生产系统提供轻量级且易于使用的解决方案。
当将应用程序部署到Deno Deploy时，Deno KV数据库会自动由 FoundationDB 提供支持。该托管解决方案由 Deno 公司运营，无需开发者手动配置或维护即可确保高性能和可靠性。
Deno KV专为 Java 设计，可以存储任何 Java结构化的可序列化值，如对象、数组、BigInts、日期等。
Deno KV 是一个强一致性数据库，提供外部一致性，包括：可串行化 (Serializability)，事务的最高级别隔离，确保并发事务执行导致系统状态等同于这些事务的顺序。
观测云于日前宣布，自研的时序数据库GuanceDB全面上线到观测云SaaS平台，同步支持观测云部署版。
当日，观测云向全网用户发送升级通告，除了为用户所带来显著的性能提升体验外，还对原有计费项做了大幅下调，一并实现了提高使用效率和降低使用成本两大升级。
GuanceDB 是观测云研发的分布式多模时序数据库，旨在为可观测场景的数据存储和查询提供更高效和完善的一站式存储解决方案。现在 GuanceDB 已经上线支持了指标数据的存储和查询，别的类型的存储支持也正在如火如荼地开发中。
云数据库公司MariaDB宣布，第二代云数据库服务MariaDB SkySQL正在将其增强的可观测性功能的覆盖范围扩展到MariaDB社区服务器部署。SkySQL 可观测性现在可用于所有 MariaDB 数据库产品，无论运行数据库的云基础架构或本地环境如何。
该解决方案还使用户能利用故障转移协议来运行在SkySQL中的灾难恢复实例，来提升云和本地部署的可用性。
SkySQL可观测性工具包括用于性能和容量指标的实时仪表板、日志收集、事件管理和警报服务。该解决方案作为可观测性API提供，可以集成到第三方可观测性服务中，包括AppDynamics、Datadog和New Relic。
该公司表示，新的迁移计划将确保更快地迁移，同时提供“零风险”保证，若企业的期望未得到满足，则允许企业不支付全部迁移成本。
该公司表示，作为该计划的一部分，EDB将帮企业在20天内从其Oracle数据库中迁移模式和数据，从而最大限度地减少停机时间和中断。
该公司已经提供了一个迁移门户和一个迁移工具包，旨在帮企业从Oracle数据库迁移到Postgres或EDB Postgres Advanced。
15. 开源数据库一体化监控平台ArgusDBM 发布，致力于监控所有数据库
数据库监控或者管理系统有很多，但还没有一款针对所有数据库的、开源的监控系统。现在一款开源数据库一体化监控平台ArgusDBM v0.1.0发布了。
Argus开源数据库一体化监控平台，致力于监控所有数据库。源于HertzBeat，专注于数据库方向，优美的可视化界面，所见即所得。开箱即用，无需部署Agent，配置IP端口账户等后即可监控，大幅度减少企业数据库监控流程。简单易操作，快捷好用，深度结合企业在监控领域的最佳实践。全界面操作，无需修改啥配置文件才能加监控。无缝衔接Zabbix，自身可做为Agent对Zabbix的数据库监控短板增强。更自由化的阈值规则(计算表达式)，邮件、钉钉、微信、飞书、短信、Webhook等方式及时送达。
16.亚马逊云科技推出Amazon GuardDuty三项新功能，帮助客户保护容器、数据库和Serverless工作负载
亚马逊云科技日前宣布为其威胁检测服务Amazon GuardDuty增加三项新功能——扩大检测覆盖范围、持续强化该服务的机器学习能力、异常检测和集成威胁情报，逐步提升对客户工作负载的安全保护。
17.Satori推出通用数据权限扫描程序，一款免费的开源工具，可揭示数据访问授权
数据安全平台 Satori发布了其通用数据权限扫描程序，这是一款免费的开源工具，使公司能够轻松了解哪些员工可以访问哪些数据，以此来降低与特权过高或没有经过授权的用户相关的风险，简化合规报告。
通用数据权限扫描程序UDPS简化了与授权相关的复杂性。这对跨部门快速轻松地共享信息的能力产生了重大影响，从而延长了价值实现时间。同时，使用UDPS可确保适当应用和撤销访问控制，以此来降低特权过高用户的安全风险。
Satori 的通用数据权限扫描程序直面这些挑战，为企业来提供清晰的数据访问授权视图。免费工具扫描数据库、数据仓库、云帐户或数据湖，并分析数据平台的权限模型，以检索人类可读的用户列表，以及他们对各种数据资产(包括数据库表、云存储桶和文件等)的访问级别。有必要注意一下的是，通用数据权限扫描程序与平台无关，使其能够跨任何数据存储提供授权英特尔。它目前支持Snowflake、Databricks、Amazon S3、Amazon Redshift、Google BigQuery、MongoDB等。由于这是一个开源项目，用户都能够继续添加新的数据存储，从而扩展该工具对数据安全社区的功能和价值。
通过通用数据权限扫描程序获得数据访问的透明度，使公司能够降低与特权过高的用户相关的风险，改善其数据状况，增强数据安全性并简化合规性报告，从而为关键业务任务腾出宝贵的时间。
Dbta报道，面向研发人员的API组合和集成公司WunderGraph宣布了其最近的融资里程碑，总投资为300万美元。这笔资金将推动WunderGraph的全球业务及其团队的成长，逐渐增强公司为研发人员推动集中式前端后端(BFF)API框架的能力。
据供应商称，WunderGraph的开源框架在所有服务和数据库中生成统一的API，使研发人员能够从单个数据窗格为其前端(网站、应用程序等)定制后端。这从根本上简化了使用 API 操作的前端研发人员的工作流程，同时使用他们熟悉的语言 (Type) 制作后端集成。
“WunderGraph标准化了如何为前端构建后端，”WunderGraph首席执行官兼联合创始人Jens Neuse说。“我们使研发人员能够无缝地将复杂的架构与许多(微)服务和数据库，身份验证，文件存储等集成，并将其连接到NextJS、Svelte、Remix&Co等前端框架。
在宣布WunderGraph融资的同时，该公司还发布了WunderGraph Cloud，一个新平台，旨在将WunderGraph BFF框架作为平台即服务(PaaS)解决方案运行。WunderGraph框架的PaaS版本能够给大家提供以下好处：在几秒钟内为前端和自定义中间件部署后端，无需基础设施知识，提供预定义模板，便于启动;将智能 API网关的优势与BFF架构的强大功能和敏捷性相结合。
Infoworld报道，Kinetica是一家用于在线分析处理(OLAP)和实时分析的关系数据库提供商，它正在利用OpenAI的ChatGPT的强大功能，让研发人员使用自然语言处理来执行SQL查询。
Kinetica提供多种风格的数据库，包括托管、SaaS和本地，最近宣布将在其免费研发人员版本中免费提供ChatGPT集成，研发人员版本能安装在任何笔记本电脑或PC上。
该公司表示，内置在Kinetica Workbench前端的ChatGPT接口能回答任何以自然语言询问的有关数据库中专有数据集的查询。
“ChatGPT带来的是它将自然语言转变为结构化查询语言(SQL)。因此，用户都能够输入任何查询，并能从ChatGPT发送API 调用。作为回报，你会得到可以运行以生成结果的SQL语法，“Kinetica产品管理副总裁Philip Darringer说。
“此外，它能够理解查询的意图。这在某种程度上预示着用户不必知道用于运行查询的列的确切名称。生成式AI引擎从查询进行推断，并将其映射到正确的列。这是向前迈出的一大步，”达林格说。
20.数据库供应商Rockset支持矢量嵌入，使用户能实时搜索和操作任何类型数据
数据库供应商Rockset公布了对矢量嵌入的支持，旨在使用户能实时搜索和操作任何类型的数据。
总部位于美国的Rockset以前支持结构化和半结构化数据，允许用户使用SQL和NoSQL实时搜索和分析数据。
现在，随着对向量嵌入的支持，Rockset使用户能够搜索和分析非结构化数据，并将非结构化数据与结构化和半结构化数据相结合。
2020年底，这家2016年的初创公司筹集了400万美元的风险投资资金，将其总融资额提高到600万美元以上。
Fox商业报道，科技巨头IBM宣布了一个名为watsonx的新AI和数据平台。watsonx将使AI更容易适应和扩展。
企业需要一个完整的技术堆栈来训练、调整和部署人工智能模型，包括基础模型和机器学习功能，跨具有可信数据、速度和监管的组织。
该平台为AI开发工作室提供了对策划和训练的基础和开源模式4ls的访问权限，可以访问数据存储，以便收集和清理训练和调整数据，以及用于将AI“治理”到企业手中的工具包。
IBM还宣布了一些新进步，包括图形处理单元，具有增强数学计算能力的专用处理单元，即服务基础架构，旨在支持AI密集型工作负载，AI驱动的仪表板，以帮助报告云碳排放，以及IBM咨询的watsonx和生成AI的新实践。
客户将可以访问组件来构建自己的组件，或者通过你自己的数据微调和调整AI模型，并在“更让人信服和开放的环境中大规模部署它们，以推动业务成功”。
谷歌就像AI领域的「黄埔军校」，自深度学习兴起后培养出了整整一代机器学习研究人员和工程师。很长一段时间里，谷歌就是领先 AI 技术的代名词。人们已经习惯跟随谷歌的脚步，使用其提出的新技术和工具作为研究基础，谷歌也走出过大批人才，成为了各家研究机构和公司的骨干。然而最近，在 ChatGPT 的冲击下，谷歌决定不这么干了。
长期担任谷歌人工智能主管的杰夫・迪恩(Jeff Dean)向其员工宣布了一项令人震惊的政策转变：谷歌以后将不得已推迟与外界分享自己的工作成果。谷歌研究人员只有在论文的发现纳入公司产品后才会发布。谷歌还加快了其AI产品发布流程，通过制定新的评估指标，更快地将这些论文转化为可行的产品。
新的政策变化是谷歌内部更大转变的一部分。长期以来，这家科技巨头一直被认为是 AI 领域的领导者，但现在却陷入了需要追赶别人的境地 —— 谷歌需要抵御一群灵活的 AI 竞争对手，保护自身的核心搜索业务和股价，以及潜在的未来。