前期

在月初作为大会观察团的团长，再次领导了任务卡。帮忙联络业内朋友参会。本次邀请的都是第三方代表的个人。都不是OB的用户。最终大家以公众号主理人的身份出现在宣传视频中。
而OB另外的宣传报道中也非常注重的将参会嘉宾逐一介绍，而将自己的CTO、CEO、科学家等放置在了海报的最下方。这种姿态受到了大家的好评。

参会

去年有幸受邀在北京参加了发布会。然后在4月参加了在上海的开发者大会。现在继续顺延的参与下来。我感觉不出意外的话，后续应该都会参加的。由于年假都用来参会了，所以只能是下班后赶飞机。达到酒店办理入驻时候是0点0分。举办方的人员也还在为大会忙碌。
天亮签到后就在会场遇见了熟人，纪念一下。

主场梳理

首先规模和去年差不多大。不考虑DTCC等综合性大会的话，单一厂商这样的规模国内算是比较大的了。
其次听下来就是行业涉很多。给我个人感觉还是金融类居多。这点其他观察团的人也这么觉得。金融毕竟是最难的一块领域。拿下金融的话，会有利于宣传和推广。
再次OB依托于云的也有天生的优势。在看到展示用户中有我徒弟所在的公司，我就问了我的徒弟。他们说他们的OB就是在阿里云上。估计以后这种模式也不少。
今年的热门是AI，所以这个在会上也必不可少的来了一个AI的展示，说明了OB在AI上的例子。

版本变迁和架构变迁

去年我参加的时候是4.0（那时候划重点是单机一体化）。到今年4月份是4.2（划重点是多模）了。现在是4.3（划重点是SQL+AI）

从发展阶段看出从单一的TP到 一个过渡阶段，最终是混合负载。这也是因为在实际工作中，很难清晰的分开这两种场景。混合负载对于数据架构来说更加友好一些。

由于我从事数据库工作，所以站在我的角度，我认为数据是架构的核心，扩展一下数据库就是架构的核心。而不是应用是核心。应用是围绕数据库开发的。
这一点在下面的介绍中就更加和我观点一致了。有的用户觉得复杂的技术栈凸显自己的能力，但是对企业来说成本是高的。一个数据库如果能解决不同数据类型和场景的话，那么对企业和从业者都是利大于弊的。

以上在2021年信通院的数据库发展白皮书中都有提及，我其实在发这个白皮书之前也是这样认为的。可以说所见略同。以上展示的是说：信通院预测说的我做到了。

AI实践

我报名的是AI训练营专场。因为有实验环节，对于没有深度接触过的，很担心做不出来。而实际上安排的比较好。先是介绍了一下OB是如何对接AI的。然后一家专门做大模型AI的公司介绍了自己的产品。最后实验就是，在云上的数据库环境中，连接在这家公司网站开通的实验账户。然后就可以使用大模型了。
这个环节不错。让大家体会到了部署AI到数据库门槛没有那么高。整个实验手册也很完善。只要复制粘贴下来就行。（唯一一个改进的地方）就是如果所有命令都是绝对路径就好了。由于没有作过，反而每个操作都看看当前目录是什么。有没有可能执行的文件、目录不存在。如果是绝对路径就不担心了。
最终优选前5，我是第7个完成的。

尾声

还见到了久仰大名的代老师（网上相识），初次见面。

会议结束就要急忙赶回来。两天。两次虹桥两次首都。这是继我2005年5月那次。4天两省8县市，其中有一天是陆海空的难忘记录。
前一天0点到酒店，第二天是0点到家。充实的30个小时。