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NoSQL技术现在仍然处于相对初级的阶段，众多NoSQL软件类型和产品服务令人眼花缭乱，选择合适的性能管理方案也成为一件颇具挑战性的事。
越来越多的用户需要从操作系统快速获取数据，用来处理和分析近实时的信息，Apache Kafka集群管理系统可以帮助用户更好地实现这些需求。
GPU数据库是一个柱状数据库，专门用于并行运行在GPU核心上的SQL查询，目的是为复杂的数据集提供直接的视觉洞察。
深度学习软件推动了新型的分析程序，通过使用大型的数据集，反复生产学习预测可能的结果。虽然该方式有些出乎人的意料，但选择该种方式确实经历了较长时间的酝酿。
Oracle自己的销售团队可能也不会提及Oracle的NoSQL产品。由于这样或那样的原因，Oracle NoSQL看起来似乎是一个矛盾体。
采用大数据系统后，数据管理是如何随着整体数据环境的变化进行规划和执行的？Lakshmi Randall顾问分享了自己的观点。
近年来，由于NoSQL数据库出现并用于处理大规模数据扩展，在线事务处理技术不断变化。同时，随着Hadoop和Spark的出现，经典分析模式被逐渐打破。
数据流处理技术已经得到业界越来越多青睐，随着更大量的Web数据和移动数据进入组织，越来越多的应用在将关注点转移到了处理动态大数据。
NoSQL是对数据库由内而外的全方位改造，从而创造出一个高容量、高速度和高可变性的架构。然而，NoSQL供应商在可变性部分却正在遭遇失败。
深度机器学习这项技术非常重要，因为它能教会机器，将一些过去需要人类脑力参与的工作转变为劳动密集型的工作。
