堡垒机（也称为跳板机或安全运维平台）与日志审计设备虽然在网络安全领域都扮演着重要的角色，但它们的功能定位和侧重点有所不同。

堡垒机的主要功能包括：

1. 集中访问控制：堡垒机作为内部网络资源访问的唯一入口，可以集中管理对服务器、网络设备等的远程访问权限，确保所有操作经过授权和审计。

2. 身份验证与授权：为用户提供统一的身份验证机制，如多因素认证，以增强安全性。

3. 会话监控与记录：记录用户通过堡垒机进行的所有操作会话，包括命令输入、屏幕快照等，以便事后审查和追溯。

4. 安全隔离：通过隔离内外网通信，减少直接暴露的风险，保护内部系统不受外部直接攻击。

日志审计设备的主要功能包括：

1. 日志收集：从网络中的各种设备、应用、系统中自动收集日志信息，包括但不限于系统日志、安全日志、应用日志等。

2. 日志分析：对收集到的日志数据进行分析，识别异常行为、潜在威胁和合规性问题。这通常涉及复杂的算法和规则引擎。

3. 报警与报告：当检测到预定义的异常或违规事件时，及时发出警报，并生成各类合规性和操作性报告。

4. 长期存储与归档：确保日志数据的安全存储，满足法规遵从和历史追溯的需求。

为什么需要两者并存？

虽然许多堡垒机确实内置了基本的日志记录和审计功能，但这些功能往往侧重于记录通过堡垒机本身进行的操作。而日志审计设备则提供了更为全面和深入的日志管理能力，不仅限于堡垒机产生的日志，还包括整个IT环境中的各种日志数据。这意味着，日志审计设备能够提供更广泛的安全视角，帮助组织发现和响应那些可能不直接关联于堡垒机操作的安全事件。

此外，专业的日志审计设备通常拥有更高级的数据处理能力和分析工具，能够更好地支持大规模日志数据的处理、分析及合规要求。因此，即使有了堡垒机，日志审计设备仍然是网络安全架构中不可或缺的一部分，以确保系统的整体安全性和合规性。

AI芯片，也称为人工智能芯片或神经网络处理器（NPU），是一种专为高效运行人工智能算法设计的集成电路。这类芯片针对机器学习、深度学习等AI任务进行了优化，能够提供比通用处理器（如CPU和GPU）更高的处理效率和更低的功耗。

CPU (中央处理器)

CPU是计算机的大脑，负责执行各种运算和控制任务。它被设计为具有高度灵活性，可以处理各种不同的计算需求，但对特定类型的并行计算（如AI所需的大量矩阵运算）效率相对较低。

GPU (图形处理器)

GPU最初是为了加速图形渲染而设计的，擅长处理大规模并行计算任务，如图形中的像素处理。由于深度学习算法中存在大量的并行计算，GPU在AI领域发挥了重要作用，相比CPU能更高效地执行这些任务。近年来，GPU已成为AI训练和推理的主流硬件之一。

AI芯片与CPU、GPU的关系

　　1. 专业化: AI芯片是针对AI算法特别定制的，它们可能包含专门的硬件单元来加速卷积运算、矩阵乘法等深度学习中的常见操作，这使得它们在执行AI任务时比CPU和GPU更加高效。

　　2. 低功耗: 由于专为AI优化，AI芯片往往能在较低的功耗下提供更高的性能，这对于移动设备和边缘计算尤为重要。

　　3. 互补使用: 在实际应用中，CPU、GPU和AI芯片往往是互补的。CPU负责系统的常规控制和管理任务，GPU用于处理复杂的并行计算场景以及辅助AI计算，而AI芯片则专注于提供最高效的AI处理能力。某些系统可能会结合使用这些不同类型的处理器，以达到最佳的性能和效率平衡。

　　综上所述，AI芯片是针对人工智能领域优化的专用硬件，它与CPU和GPU在功能上有重叠但各有侧重，共同推动着计算技术的发展，特别是在应对日益增长的AI计算需求方面。

作为业内人讲几句：

1、国产数据库，基本的使用保障，还是有的，这是值得肯定的；
2、对于吹嘘的“无缝切换、完全兼容”，别信，一律以实测为主；
3、从周边系统开始切，先积累经验，顺带用实际场景踩一波坑；
4、如果含有大量的存储过程，那就麻烦了。不存在“迁移”，只存在“重写”。

完全兼容是不可能的，容体现在3点：
1、切换过程中的不兼容。例如去Oracle换到国产（哪怕是纯mysql套壳）；
2、协议兼容但细节处理不兼容，例如OceanBase的Oracle模式；
3、即使是套壳，也有出于“自主创新”而特意制造的不兼容……