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从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座下载方式:

①通过浏览器下载

打开“从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.blog.share.share.mobile.blog.blog.blog.www.share.mobile.mobile.m.blog.m.blog.blog.m.m.blog.mobile.share.blog.blog.3g.blog.blog.m.gcyx168.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.blog.share.share.mobile.blog.blog.blog.www.share.mobile.mobile.m.blog.m.blog.blog.m.m.blog.mobile.share.blog.blog.3g.blog.blog.m.gcyx168.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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2.打开修改器

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4.点击进入从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　虽然只是一瞬，但高手之争，胜负往往就在这一瞬之间。

> 厂商新闻《从数据湖到数据海：AWS“数据女掌门”谈向量时代的新底座》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-12-06 05:22

• 编辑:CN




在生成式AI和Agentic AI席卷全球的2025年，数据基础设施正在经历一场“静悄悄的重构”。

在re:Invent现场，网易科技等与Mai-Lan Tomsen Bukovec展开深度对话。她是亚马逊云科技技术副总裁，掌舵数据与分析业务。

Mai-Lan的判断清晰直接。数据世界正在从“数据湖”走向“数据海”，而真正决定AI上限的，不再只是算力，而是能否以可负担的成本，让所有数据都被向量化、被理解、被使用。

她领导着以Amazon S3产品为主的全球技术和服务团队。资料显示，Amazon S3（Simple Storage Service）是亚马逊云科技提供的对象存储服务，用于在云端以几乎无限扩展的方式存储和访问各种数据，是全球应用最广泛的数据存储基础设施之一。

在对话开场，Mai-Lan 提及一个形象的比喻——“数据海”。她表示，索尼在今年大会上提出这个概念，是因为其业务早已深度建立在数据之上，从游戏到娱乐，所有业务都浸泡在数据里。

事实上，若要追溯传统数据存储的演进。最早是日志、图片、视频、PDF等非结构化数据，这也是最初的 Amazon S3典型场景。而大约五年前，表格数据快速增长，客户在对象存储之上开始构建数据湖仓一体架构，此时亚马逊云科技顺势推出 Amazon S3 Table，让其兼容 Iceberg 的各种分析引擎。在亚马逊云科技的体系中，Iceberg 已成为 S3数据湖的事实标准表格式，被广泛用于湖仓一体、实时分析和 AI 数据管道。

在Mai-Lan看来，这正是“数据湖扩展为数据海”的过程：各种结构化、半结构化与非结构化数据被统一沉淀在同一底层之上，并逐步被表结构和治理能力“重新组织”。

而真正把数据海洋推向新阶段的是向量化。

“向量是AI的语言。”Mai-Lan 强调。通过嵌入模型，无论源数据是表格、日志还是PDF，都可以被转化为向量。这个时候，机器不再只看文件名和标签，而是理解这段内容在语义上像什么。

据介绍，亚马逊云科技推出的Amazon S3向量存储，单个索引可以容纳2亿条向量；单一“向量桶”可以支撑数十万亿维度级别的向量数据；可以在百毫秒级响应时间内，完成语义检索和混合搜索；与专业向量数据库相比，成本最多可节省约90%。

Mai-Lan 用了一连串客户案例，解释这种变化的价值。

她告诉网易科技，宝马集团拥有约20PB 级别的数据链路，覆盖制造、工程、售后等多类数据。借助向量与 SQL 过滤结合的混合搜索，他们可以跨结构化表与文档，追问过去难以实现的问题，例如“找出上个月某车型在特定部件上的情况”。

再比如，社交与内容公司 mixi 希望为用户所有照片构建语义索引，让用户可以直接问：“帮我找出儿子和女儿一起的照片”，并进一步触发个性化打印推荐。这种场景过去几乎只能依赖人工打标签，如今通过向量可以在图像内容维度做相似性检索。

在 Mai-Lan 看来，这类案例背后的本质是，向量第一次让企业有能力，把“所有历史资产”而非“少数精选数据集”纳入 AI 视野。

然而，让数据“被看见”只是第一步，如何让大家“用得起”呢？

Mai-Lan 进一步介绍道，亚马逊云科技在Amazon S3上推行的智能分层（Intelligent-Tiering），本质上就是“自动化成本优化”，即，如果某类数据30天未被访问，自动下调价格；若90天未访问，进一步降价；客户无需手动迁移“冷数据”，只需把存储类设为智能分层即可。

她透露，自2019年起，这一机制已经为客户自动节省了超过60亿美元的存储成本。

而站在更长远的视角看，Mai-Lan认为，当数以百万计的Agents 7×24小时运行，真正的瓶颈不在模型，而在能否为它们提供一个低成本、可扩展、可长期记忆的超大规模数据层。这是“数据海的底座”，也是她和团队正在押注的方向。

（作者/定西）

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