多年来，Raft 和 Paxos 一直是数据库系统中分布式共识的基础支柱。这些算法彻底改变了分布式数据库在多个节点之间保持一致性的方式，即使在面对网络分区和节点故障的情况下，也提供了就数据值达成一致的可靠方法。然而，随着应用程序变得越来越全球化，数据量呈爆炸式增长，数据库社区已经认识到，传统的共识算法虽然强大，但可能会在性能和可扩展性方面造成瓶颈。
新共识机制的出现代表了我们对分布式数据库的看法的根本转变。现代方法从头开始设计，以应对全球分布式系统的独特挑战，其中远程数据中心之间的网络延迟可以用数百毫秒而不是个位数值来衡量。这些下一代算法不仅优先考虑正确性，还优先考虑吞吐量、减少延迟以及跨地理分散的基础设施的高效资源利用。
在容器化环境中运行数据库的旅程是一次变革性的过程，标志着与早期 Kubernetes 主要为无状态应用程序设计的时代相比发生了重大转变。如今，容器化数据库代表了一种成熟的技术堆栈，使组织能够以与应用程序层相同的敏捷性和可扩展性来管理数据工作负载。这种演变是由持久存储、专业编排工具的创新以及对如何平衡容器的动态特性与有状态数据系统的稳定性要求的日益理解所推动的。
几十年来，数据库一直被牢牢固定在服务器和数据中心中，只能通过客户端应用程序的网络调用来访问。WebAssembly（WASM）使数据库引擎能够直接在浏览器、edge 计算环境和无服务器平台中运行，其性能可与本地应用程序媲美，从而从根本上改变了这种等式。这种技术融合为开发人员带来了新的可能性，从离线优先应用程序到网络 edge 的分布式数据处理。在本文中，我们将研究一些新型和传统 WASM 数据库的具体示例，并了解管理这些分布式数据工作负载的可用工具。
人工智能和网络安全的交叉点对组织如何保护其最宝贵的资产：数据产生了巨大影响。随着人工智能技术变得越来越复杂，它们为增强数据库安全性提供了前所未有的机会，也为传统保护机制难以应对的新威胁提供了机会。数据库管理员现在面临着双重挑战，既要防御人工智能驱动的攻击，又要利用人工智能本身来加强他们的安全态势。
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