Kubernetes宣布创建了一个名为Kubeflow的新项目，旨在解决部署复杂工作负载的挑战。Kubeflow使得在Kubernetes上使用机器学习堆栈更加容易。同时由于Kubeflow依靠Kubernetes运行，所以任何可以运行Kubernetes的地方可以运行Kubeflow，而且更便于Kubernetes用户设置。

最近《福布斯》发表了一篇关于对2018“人工智能、大数据和分析”10大预测的文章中指出，数据工程师即将取代数据科学家的角色，成为炙手可热的新一代职位。Gil Press写道，Indeed.com上有13%%的岗位是关于数据工程师的，而数据科学家所占的比例还不到1%%。

2014年，中国大数据市场规模仅为78.1亿，增长率保持在50%%左右;2016年，这一数字达到了239.3亿，增长率维持在44%%左右;2017年1月份，工信部发布《大数据产业发展规划2016-2020年》，报告预测，未来2-3年市场增长率将保持在35%%左右。虽然增长脚步放缓，但预计2020年，我国大数据市场规模将超过580亿元。(数据来源：赛智时代Innov100)

2017年企业软件中机器学习的快速增长和吸收，这一趋势给不少人都留下了深刻的印象。2016年就已经有许多人都做出机器学习将在今年很有影响力的预测，创新的速度使其脱颖而出。随着人们从最初的研究到实施的快速发展，人工智能和机器学习被推到了数字化转型的前沿。这些领域的快速增长、办公环境中使用数字助理的增加以及大数据分析方面的大型投资，都将成为2018的企业趋势。

今天，华为与百度合作，共建开放内容和AI生态的消息刷屏了科技圈。这个消息本身并没有让人觉得很惊讶，毕竟百度与华为在企业文化上有很多共性之处，技术上正好可以互相取长补短。但是，联系起科技圈在AI时代的几次大联手，不禁纳闷：“这些大厂什么时候这么团结了?”

data Artisans发布的一项新调查显示，2018年将有更多机构转向流处理技术。第二届Apache Flink用户调查发现，87%%的受访者计划在明年部署更多由Apache Flink提供支持的应用程序。

经过长达一年的测试期后，Azure HDInsight的Apache Kafka已经做好了承担生产工作负载的准备，将与微软联合推出相关工作的解决方案。

近日，Syncsort进行了一项调查，在采用大数据的企业中，近乎60%%都提高了整个企业的生产力和效率，有效的降低了成本。

Apache软件基金会宣布了分布式计算开源软件框架第三版。Apache Hadoop 3.0是自2013年Hadoop 2.0发布以来的第一个主要版本。Apache Hadoop 3.0的项目经理Andrew Wang表示，Hadoop 3.0是该项目的一个重要里程碑，也是迄今为止最大的发布版本。它代表了自Hadoop 2.0以来五年中数百名贡献者的共同努力。他很期待用户可以从该版本的新功能中获益，从而提高平台的效率，可扩展性和可靠性。

Syncsort发布了第四次年度大数据调查结果，详细介绍了大数据的未来趋势以及所面临的挑战。根据研究结果，2018年企业应该着重注意以下五大趋势：

自助式数据访问领域的领导者Unifi Software发布OneMind — 人工智能可无缝集成在分析过程的每一阶段上。凭借着人工智能技术为Unifi数据平台提供的支持，用户可以更加自主地解决挑战性数据问题，从而推动业务发展。OneMind降低了采购、探索和准备数据的技术复杂性，以增强用户对其数据的了解，并即时提供精确的建议和见解。

Avast开源了机器码反编译器和分析工具RetDec，以帮助网络安全社区抵御恶意软件。该工具让开发者能够学习应用程序代码，而不必实际运行应用程序。

在某招聘网站2017年上半年各行业薪资调研状况报告中，大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首，远远高于其他各行业。在大数据行业，Hadoop目前绝对算得上是明星产品，在行业内应用广泛。如果你恰好想找一份与Hadoop有关的工作，不妨先看看基本面试题都有哪些吧！

新的一年里会会出现一些主宰潮流的新趋势，同时也会有一些趋势面临着要被淘汰出局。2018年又将会有哪些趋势将乘风而立，哪些将一落千丈呢?

近日，微软举行的Everday AI大会上发布了一系列公告。在接下来的几个月中，该公司计划推出针对其不同产品(包括Office 365，Bing和Cortana)的多项AI功能。

谷歌在中国设立AI中心的消息余热还在，苹果开源的机器学习项目Turi Create今天就进入了Github热度榜中，最近一次提交恰恰发生在昨天。该项目旨在让普通开发者玩得转机器学习，可以将一些基本机器学习能力加入到应用程序开发中，目前在Github上的Star数已经达到了3983个。

新年将至，对于2017年大数据领域的进展和变化，各位IT大佬们分享了一些他们眼中的惊喜事件。

目前，人工智能(AI)为各行业创造的显著业务价值不断拉动AI专业技能与技术需求显著增长。全球领先的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司(Teradata Corporation，纽交所：TDC)帮助客户充分发挥AI的强大功能，在欺诈监测、生产绩效优化、风险建模、精确推荐引擎等方面实现重要业务成果。

全球数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司(Teradata Corporation，纽交所：TDC)宣布，北欧领先的金融服务机构丹斯克银行(Danske Bank)与Teradata子公司Think Big Analytics联手打造并推出目前最先进的人工智能(AI)欺诈监测平台。该平台预计在投入运营一年内就能实现100%%的投资回报率(ROI)。

很难确定人工智能未来的的确切路径，但Google，Facebook和微软等公司都在大步向着人工智能迈进，Stephen Hawking和Elon Musk呼吁人工智能应该受到监管和控制，且美洲地区对人工智能的恐慌程度绝不亚于亚洲地区。但据统计，全球顶尖的11家科技公司全部都在“热火朝天”得搞人工智能!