其优势是基础架构的巨大新兴变化，它通过增加分布在世界每个角落的信息技术层来补充云。我们相信边缘AI会引发一场革命，就像云技术获得牵引力一样大。
在其他情况下，当在边缘生成大量数据时，在本地更新模型，然后将其子集反馈到云中以进行进一步优化可能更有意义。在对敏感数据进行推理时，开发人员还需要考虑一些隐私问题。例如，如果开发人员希望通过手机摄像头检测中风的证据，则应用程序可能需要在本地处理数据以确保符合HIPAA。
智能视频解决方案以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况
上面这幅图详细大家非常熟悉，这是Peter Bourgon在参加完2017 Distributed Tracing Summit后发表的一篇博文，简洁扼要地介绍了Metrics、Tracing、Logging三者的定义和关系。这三种数据在可观察性中都有各自的发挥空间，每种数据都没办法完全被其他数据代替。
MyBase机制与上面的实例级别的交互产品的区别在于，在MyBase上面，给用户提供的是一台完全独立的服务器，可以是一台完全独立的物理主机，一台实实在在的物理主机，在购买完这台物理主机之后，可以在这台物理主机上面直接分配自己的数据库，这种方式有两个好处：
篇幅比较长，约1.5万字。感兴趣的话，可以收藏下后面慢慢看。
希望本文对你有所启发，更期待能抛砖引玉，跟大家做深入的探讨和交流。
这样的回答很正常，毕竟这么简单、直接的问法，是很难获取到有价值的信息、了解到用户的需求。
在产品经理的行业，我们经常说的一句话是，在汽车被发明之前，如果你直接问用户要什么，他只能说“我要一匹更快的马”。
所以，你在平台设计上，也要下功夫，必须能快速抓住用户，让用户迅速上手、接入、上线，帮助业务拿到业务结果。
如何才能做到“秒懂”呢？可以从“产品框架、术语体系、帮助指引、产品demo、统一交互”等几个方面来考虑。
后来，我们就对此做了大幅度的简化，能点鼠标的就不要让用户输字，比如自动填充各种名称和简介。此外，平台还内置一些测试数据集供用户使用等等。
经过一番简化之后，用户才能在几分钟之内，完成全流程、非常有体感的demo了。
反哺和闭环，实现共同发展
如果一个平台只是单向的输出能力，而没有从下游获得反哺，没有形成闭环，那也不是个完善的系统和平台。
