甚至还可以进行数据的加工和规整，一站式地完成异构数据到同构数据的转换过程。
基于统一的存储，我们可以构建统一的查询和分析语法，从而一套语法适配不同的数据
在一些数据波动比较大，指标没有固定阈值的场景下（例如用户访问量、外卖订单量等），智能巡检的优势可以得到很好的体现。例如下图，指标本身呈现出周期性的波动，假如一个新版本上线了之后
海量告警无收敛：另一个问题就是，海量的告警难以收敛，尤其是当告警之间有相互依赖关系的时候。例如主机负载高，导致该主机上服务异常、接口延迟高
11月11日，在2021天猫双11媒体沟通会上，阿里巴巴集团首席技术官程立分享了主题为“双11的再进化 阿里巴巴好科技的新起点”的演讲。
阿里巴巴一方面在造云，把所有业务迁到云上，另一方面让云开始服务合作伙伴、客户，云从一个概念变成一个真正普惠的基础设施。而在这个过程中，云的技术如何保证先进性
过程中的抓手是什么？如何能够把计算成本降下来？我们通过几件事情，一个是算力优化，含光800芯片大规模应用是一方面；
截至11月10日晚上，小蛮驴已经送满了100万件。我们关注小蛮驴送货单量，也关注大家的口碑。目前已有300多辆小蛮驴在200多家校园给同学配送货品，
近年来，知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。多模态知识图谱与传统知识图谱的主要区别是，传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和关系，
以便在图中生成上下文感知的嵌入。KALM、ProQA、LIBERT等研究还探索了知识图与PLM在不同应用任务中的融合实验。
然而，将这些多模态预训练方法直接应用到电子商务场景中会产生问题，一方面，这些模型不能建模多模态商品知识图谱的结构化信息，另一方面，在电商多模态知识图谱中，
