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云原生与 AI 驱动下的数据工程新图景——解读 DZone 2025 数据工程趋势报告【附报告下载】

在 AI 技术从"实验性"走向"企业级落地"的关键阶段,数据工程作为底层支撑的重要性愈发凸显。近日,DZone 发布的《2025 数据工程趋势报告》(Scaling Intelligence with the Modern Data Stack)通过对全球 123 位 IT 专业人士的调研,揭示了当前数据工程领域的核心趋势、技术选型偏好与实践痛点。本文将梳理报告的核心发现,并解读其对数据工程师、架构师及技术管理者的实践价值。 一、报告概览:调研背景与核心基调 DZone 本次调研覆盖了全球范围内的开发者、架构师等 IT 从业者,样本呈现三大特征: 角色集中:32%为"开发者/工程师",10%为"开发团队负责人",核心受访者均深度参与数据系统构建; 技术栈成熟:80%企业使用 Python 生态,50%从业者以 Python 为主要工作语言,Java(22%)位居第二; 经验丰富:受访者平均 IT 从业经验达 14.65 年,中位数 13 年,反馈具备较强实践参考性。 报告核心基调明确:企业数据能力正从"技术堆砌"转向"整合优化"------不再盲目追逐新工具,而是聚焦成本控制、性能监控...

Feat v1.3.0 已经发布,高性能 Java Web 服务框架

Feat v1.3.0 已经发布,高性能 Java Web 服务框架 此版本更新内容包括: 版本特性 Feat Core: 将静态资源服务迁移至示例模块。 FeatUtils 增加 isEmpty 和 isNotEmpty 方法。 优化部分 Http 编解码逻辑。 优化 Router 路径参数解析性能。 Feat AI: 更加规范、统一的接口定义。 Feat Cloud 引入编译期 LICENSE 授权验证机制,帮助用户提前规避合格风险。 剥离 AOT 相关代码作为独立模块,仅在编译器依赖,缩减最终包体积。 针对无 package 的 AOT 编译主动触发异常提示。 增加 AOT VM 模块,提升本地开发环境的运行体验。 升级指南 无 兼容性说明 Feat AI 模版存在多出接口定义及配置参数的重构。 原 feat-cloud 中的 AOT 相关代码剥离成独立模块,保留原包路径定义,基本保持兼容性。 详情查看:https://gitee.com/smartboot/feat/releases/v1.3.0

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