從 2021 年蔓(man)延至今的元宇宙熱潮(chao)還余(yu)溫(wen)尚在，2022 年，Web 3.0 作為橫空出世的“新寵”，又掀起了(le)新一輪(lun)狂歡。

元(yuan)(yuan)宇(yu)宙和 Web 3.0 又是(shi)(shi)什么(me)關系？有專家認為，Web 3.0 是(shi)(shi)一(yi)個代表下一(yi)代互(hu)聯網的(de)概(gai)念，元(yuan)(yuan)宇(yu)宙是(shi)(shi)一(yi)個應用(yong)的(de)形態，所以(yi)元(yuan)(yuan)宇(yu)宙應該是(shi)(shi) Web 3.0 時(shi)代的(de)一(yi)類應用(yong)。

然(ran)而，在很多(duo)人對(dui)(dui) Web 3.0 這個突然(ran)火起來的(de)概念還(huan)未完全理解時，已經有一(yi)批人預言(yan)著(zhu)它(ta)的(de)未來：有人認為，Web 3.0 將是互聯網的(de)未來式，它(ta)將代(dai)表(biao)著(zhu)對(dui)(dui)互聯網的(de)根本(ben)性改造；也有人質疑到，Web 3.0 只不過又是一(yi)個幫有錢(qian)人收割韭菜的(de)詐(zha)騙游戲，究竟誰(shui)對(dui)(dui)誰(shui)錯，還(huan)得經過時間和實踐的(de)雙重驗證。

那么問題(ti)來了：

業內對 Web 3.0 是(shi)如何定義的？是(shi)否(fou)能有一個較為統(tong)一的概念？

在構建 Web 3.0 應用過程中，會用到哪些相關技術？

Web 3.0 如何助力(li)現有的業務發(fa)展？目前有哪些較為成功的實踐案(an)例？

Web 3.0 未來發(fa)展將面臨哪(na)些(xie)困(kun)難和挑戰？又有哪(na)些(xie)機遇或突(tu)破點？

數據驅動決策

目前國內很多一(yi)線(xian)大(da)公(gong)司都已(yi)過了高(gao)成(cheng)長(chang)的(de)時代，組織和業(ye)務能(neng)否(fou)快(kuai)速做(zuo)出正確(que)的(de)決(jue)策也變得越來越重要(yao)，比如(ru)(ru)如(ru)(ru)何持續地(di)組織成(cheng)長(chang)、快(kuai)速地(di)產品創(chuang)新、敏捷地(di)特(te)性迭(die)代、高(gao)效地(di)運(yun)營(ying)營(ying)銷(xiao)等，這些都可以(yi)基于(yu)數據驅動決(jue)策來進(jin)行賦能(neng)。

演進中的架構(gou)

基礎(chu)設施不斷更新，架構(gou)該(gai)如(ru)何(he)(he)隨之變化，在(zai)演進(jin)過程中應該(gai)做哪些(xie)取舍？其(qi)中，中小企業上云(yun)(yun)處于關鍵進(jin)程，多云(yun)(yun)架構(gou)如(ru)何(he)(he)選(xuan)擇(ze)，如(ru)何(he)(he)控制成本(ben)? 而對大型企業而言，云(yun)(yun)原(yuan)生化走入深水區時，如(ru)何(he)(he)進(jin)行多云(yun)(yun)管理，如(ru)何(he)(he)在(zai)云(yun)(yun)上持(chi)續運營？本(ben)專(zhuan)題將關注云(yun)(yun)上架構(gou)演進(jin)及其(qi)他架構(gou)演進(jin)中的思考，重點關注反模式(shi)。

現(xian)代數據架構選型(xing)

數(shu)(shu)(shu)據倉庫（Data WareHouse）和(he)(he)(he)數(shu)(shu)(shu)據湖(hu)(hu)（Data Lake）存在已有(you)一(yi)(yi)段時(shi)間，各有(you)千秋，又各有(you)不足(zu)，在大(da)多數(shu)(shu)(shu)情況下，二(er)者可以很好(hao)地(di)共存和(he)(he)(he)互補(bu)。但如(ru)今，湖(hu)(hu)倉一(yi)(yi)體(ti)（Data LakeHouse）的(de)(de)(de)概念橫空出世，這是一(yi)(yi)種全新的(de)(de)(de)架構，它(ta)將二(er)者結合，用作數(shu)(shu)(shu)據倉庫和(he)(he)(he)數(shu)(shu)(shu)據湖(hu)(hu)的(de)(de)(de)單(dan)一(yi)(yi)平臺(tai)。但它(ta)是否真的(de)(de)(de)能帶來(lai)兩全其(qi)美(mei)的(de)(de)(de)效(xiao)果？本專(zhuan)題將探討圍繞數(shu)(shu)(shu)據倉庫、數(shu)(shu)(shu)據湖(hu)(hu)、湖(hu)(hu)倉一(yi)(yi)體(ti)所做的(de)(de)(de)技術選型。

核心系統數字化轉型

對大多數傳統企業而言，核心系統的(de)數字化轉(zhuan)型(xing)(xing)是一個(ge)復(fu)雜且浩大的(de)工(gong)程(cheng)，本專題(ti)希望借助先行(xing)者的(de)成功轉(zhuan)型(xing)(xing)經(jing)驗，幫助該類企業可以高效、低(di)成本、安全地度過轉(zhuan)型(xing)(xing)期，少走(zou)冤枉路。

AI 工程與 MLOps

未能投入生(sheng)產的模(mo)型無(wu)法為企(qi)業或組織(zhi)創造價(jia)值，作為 AI 工程中極其重(zhong)要的組成，MLOps 的出現正是為了減少這(zhe)種無(wu)用功。其提出了眾多解(jie)決方(fang)案、最(zui)佳實(shi)踐和工具(ju)，來幫助(zhu)算法模(mo)型切(qie)實(shi)落地到業務實(shi)踐中。

XOps

Ops 相關概念(nian)激增。總而(er)言之，這一類詞的出(chu)現(xian)，代表著企業對于(yu)強(qiang)化不同開(kai)發團隊(dui)之間合作(zuo)互通(tong)的需求(qiu)，以提高(gao)工作(zuo)流程的可(ke)擴展性和自動化，幫助企業高(gao)效生產。

大前端(duan)技術融(rong)合

如何通(tong)過業(ye)務視(shi)野和技(ji)術視(shi)野進一步擴大和豐富互聯(lian)網領(ling)域(yu)？新領(ling)域(yu)技(ji)術融合的(de)優秀范例，對互聯(lian)網自身(shen)業(ye)務的(de)發展(zhan)和技(ji)術上的(de)探(tan)討都深有(you)意義。

轉載于茜一(yi)趣說科技(ji)

如有侵權，請聯系我們刪除