從 2021 年蔓延(yan)至今的元(yuan)宇宙熱潮還余溫尚在，2022 年，Web 3.0 作為橫空出世的“新寵”，又掀起了(le)新一輪狂歡。

元宇宙和 Web 3.0 又是什么(me)關系？有專家認為，Web 3.0 是一(yi)個代(dai)表(biao)下(xia)一(yi)代(dai)互聯網的(de)概念，元宇宙是一(yi)個應用的(de)形態，所以(yi)元宇宙應該(gai)是 Web 3.0 時代(dai)的(de)一(yi)類應用。

然(ran)而，在很多人對(dui)(dui) Web 3.0 這個(ge)突(tu)然(ran)火起來(lai)的(de)概念(nian)還(huan)未完全(quan)理解時，已經(jing)有(you)一批人預言著(zhu)(zhu)它的(de)未來(lai)：有(you)人認為(wei)，Web 3.0 將是互聯(lian)(lian)網(wang)的(de)未來(lai)式，它將代表著(zhu)(zhu)對(dui)(dui)互聯(lian)(lian)網(wang)的(de)根(gen)本(ben)性(xing)改造；也有(you)人質疑(yi)到，Web 3.0 只不過又(you)是一個(ge)幫有(you)錢人收割韭菜的(de)詐騙(pian)游戲，究竟誰對(dui)(dui)誰錯，還(huan)得經(jing)過時間(jian)和(he)實踐的(de)雙(shuang)重驗證。

那么問題(ti)來了：

業內對(dui) Web 3.0 是如何定義的(de)？是否能有一個較為統一的(de)概念？

在構建 Web 3.0 應用(yong)過程中，會(hui)用(yong)到哪些(xie)相關技(ji)術？

Web 3.0 如(ru)何助力現有的業務發展？目前有哪些較為成功的實踐案(an)例(li)？

Web 3.0 未來(lai)發(fa)展將(jiang)面臨(lin)哪些困難和挑戰(zhan)？又(you)有哪些機(ji)遇(yu)或突破點？

數據驅動決(jue)策

目前國內很多一(yi)線大公司都已過了(le)高成(cheng)(cheng)長的(de)時代(dai)，組織和業務能否快速做出正確(que)的(de)決(jue)策(ce)也變(bian)得越來(lai)越重要(yao)，比如如何持續地(di)組織成(cheng)(cheng)長、快速地(di)產品創新(xin)、敏捷地(di)特性迭代(dai)、高效地(di)運營(ying)(ying)營(ying)(ying)銷等(deng)，這(zhe)些都可以基于數據驅(qu)動(dong)決(jue)策(ce)來(lai)進行賦(fu)能。

演進中的架構(gou)

基礎(chu)設施不(bu)斷更(geng)新，架構(gou)(gou)該如何隨之變化，在(zai)演(yan)(yan)進(jin)過程(cheng)中(zhong)應該做(zuo)哪些取舍？其(qi)中(zhong)，中(zhong)小企業(ye)上(shang)(shang)云(yun)處(chu)于(yu)關鍵(jian)進(jin)程(cheng)，多(duo)云(yun)架構(gou)(gou)如何選擇，如何控(kong)制成本? 而對大型企業(ye)而言，云(yun)原生化走入深水區時，如何進(jin)行多(duo)云(yun)管(guan)理，如何在(zai)云(yun)上(shang)(shang)持(chi)續(xu)運營？本專題將關注云(yun)上(shang)(shang)架構(gou)(gou)演(yan)(yan)進(jin)及(ji)其(qi)他架構(gou)(gou)演(yan)(yan)進(jin)中(zhong)的(de)思考(kao)，重點關注反模(mo)式。

現代數據架構選型

數(shu)據(ju)倉(cang)(cang)(cang)庫(ku)（Data WareHouse）和(he)數(shu)據(ju)湖(hu)（Data Lake）存在已有(you)(you)一(yi)段時(shi)間，各有(you)(you)千秋，又各有(you)(you)不足，在大多數(shu)情況(kuang)下，二者可(ke)以很好地共(gong)存和(he)互補。但(dan)如今，湖(hu)倉(cang)(cang)(cang)一(yi)體(ti)（Data LakeHouse）的(de)概(gai)念橫空出世，這是(shi)一(yi)種(zhong)全新的(de)架構(gou)，它將二者結合(he)，用作數(shu)據(ju)倉(cang)(cang)(cang)庫(ku)和(he)數(shu)據(ju)湖(hu)的(de)單一(yi)平臺。但(dan)它是(shi)否真(zhen)的(de)能帶來兩全其(qi)美(mei)的(de)效果？本專題將探討圍繞(rao)數(shu)據(ju)倉(cang)(cang)(cang)庫(ku)、數(shu)據(ju)湖(hu)、湖(hu)倉(cang)(cang)(cang)一(yi)體(ti)所做的(de)技(ji)術選型。

核心系統數字化轉型

對大多(duo)數傳統企(qi)業而言，核心系統的(de)數字化轉型(xing)是一個(ge)復(fu)雜(za)且浩大的(de)工(gong)程，本專題(ti)希望借(jie)助先行(xing)者的(de)成(cheng)功轉型(xing)經驗，幫助該類(lei)企(qi)業可(ke)以高效(xiao)、低(di)成(cheng)本、安全地度(du)過轉型(xing)期，少走冤枉路。

AI 工(gong)程與(yu) MLOps

未能投(tou)入生產的(de)模型(xing)無法為(wei)企業(ye)或(huo)組(zu)織創造價值，作為(wei) AI 工(gong)程中極(ji)其重(zhong)要的(de)組(zu)成(cheng)，MLOps 的(de)出現(xian)正是為(wei)了(le)減少這(zhe)種無用功。其提出了(le)眾多(duo)解決方案、最佳實踐(jian)和工(gong)具，來幫助算法模型(xing)切實落地到業(ye)務實踐(jian)中。

XOps

Ops 相關概念激增(zeng)。總而言之(zhi)(zhi)，這一(yi)類詞的出(chu)現，代(dai)表著企業對于強化(hua)不同開(kai)發團隊(dui)之(zhi)(zhi)間合作互通的需求，以提高(gao)工作流(liu)程(cheng)的可(ke)擴展性和自動化(hua)，幫助(zhu)企業高(gao)效生(sheng)產。

大前(qian)端技(ji)術(shu)融(rong)合

如何通(tong)過(guo)業(ye)務(wu)視野和(he)技術視野進(jin)一步擴大(da)和(he)豐富互聯網(wang)領(ling)域(yu)？新領(ling)域(yu)技術融合的(de)優(you)秀范例(li)，對互聯網(wang)自身業(ye)務(wu)的(de)發展(zhan)和(he)技術上的(de)探討都(dou)深有(you)意義。

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