BIEE_白皮书_概述

SQL_SERVER2005详细表达式用法介绍的白皮书

Amoeba位于客户端与数据库服务器之间，具备负载均衡、高可用性、SQL过滤、高并发支持、读写分离和Query Route功能，能够根据预设规则将SQL查询路由至目标数据库。该技术在降低多数据库结构复杂性和数据切分带来的影响方面表现突出，支持读写分离的故障转移和负载均衡，特别适用于解决大数据环境下的数据切分挑战。Amoeba目前支持MySQL 4.1及以上版本（协议版本：10），暂不支持事务和DDL语句分配至非默认数据库。运行环境要求至少为MySQL 4.1及以上版本和Java 1.5及以上版本。

Oracle Data Guard 通过持续提供数据，让业务全天候运行，即使遭遇灾害或中断。本白皮书重点介绍了 Oracle 数据库 10g 中的 Data Guard 技术，并说明其如何成为企业业务连续性基础架构的关键组件。

大数据圈的老朋友《大数据白皮书（2020 年）》还是挺值得一看的。中国信通院每年都出这份报告，更新得蛮勤快，内容也挺硬核。技术层面讲了从数据采集到 AI，再到隐私安全的方方面面，读下来思路会比较清晰。产业也没落下，像金融、医疗、零售这些行业的案例挺多的，适合想搞业务落地的你。如果你正琢磨大数据方向怎么做规划、怎么选技术栈、怎么找落地点，那这份报告可以省掉你不少调研时间。对了，文末还预测了“十四五”期间的发展趋势，像 5G 融合、零信任、安全合规啥的，干货都在。

工信部权威出品，学习与备用佳选。

数据资产管理最佳实践，更新于 2019 年 6 月。

探析大数据领域的前沿发展趋势，深入了解其在各个行业的应用前景。

工业大数据的干货资源我还真翻过不少，这份叫工业大数据白皮书.pdf的资料，内容挺全，尤其适合你想了解工业大数据在制造、能源、交通这些传统行业里怎么落地应用的时候拿来细细看看。大数据里最头疼的几个问题：数据量大、种类多、还要求实时，这份白皮书基本都说清楚了。像设备状态、工艺参数这些怎么采集，怎么清洗、怎么，通通有。白皮书还聊了挺多场景，像预测维护，通过机器运行数据提前预警；还有生产优化，实时调工艺参数提效率；甚至连能源管理和供应链协同也有细讲。都是实打实的例子，靠谱。技术栈这块也讲得蛮实在的。提到了Hadoop、NoSQL、Spark这些耳熟能详的大数据工具，也有像Python、Tableau这

企业级 BI 平台白皮书里的“五力模型”挺有意思的，统筹力、敏捷力这些听起来就挺系统化。尤其是对做前端或者平台架构的朋友来说，里面的思路还蛮实用的，不光能理清数据中台怎么搭，像敏捷力也能对标前端那套组件拆分和响应式设计思路。 数字化转型五力模型的内容还挺全面的，统筹力说白了就是项目管控的底层能力，有点像前端的状态管理——一处变动，全局响应。敏捷力对应开发效率，联想到你平时怎么快速复用组件、自动化部署之类的。嗯，蛮贴切的。 延展力就像微前端架构，组件解耦、系统解耦，方便灵活接入新模块。要是你搞过Module Federation，那你会秒懂它说的那种扩展场景。安全力也有涉及，虽然偏后台，但前端接