可见，产品中的新概念命名不合理，或者将晦涩难懂的底层术语直接暴露出来，都会对用户造成很大的困扰。
再比如，在A/B实验平台中，最初的概念体系自顶而下分别是“业务域-业务线-产品-实验”。
比如，知识图谱平台的知识更新和智能文案平台的文案发布，都需要走打标和确认流程，我们发现标注平台的标注能力就够用了。所以，我们就没有重新开发，而是在平台之间打通连接，快速解决了这个问题。
第二个问题：共享资源放大了被侵入的可能性问题，云计算确确实实有共享资源的机制，但是通过云计算本身的安全能力，包括大厂本身的安全防护，事实上在共享隔离方面已经做得非常完善。
效率要求更高：随着DevOps模式的普及，规划、开发、测试、交付..的效率要求越来越高，而与之带来的问题是需要更加实时的知道此次的发布是否成功，出现了什么问题，问题在哪里，如何快速去解决。
云原生友好：OpenTelemetry诞生在CNCF，对于各类的云原生下的系统支持更加友好，此外目前众多云厂商已经宣布支持OpenTelemetry，未来云上的使用会更加便捷
关于人工智能的发展，可以追述到60几年前，但因为技术的原因数次沉寂，直到深度学习的出现，让人工智能再次掀起热潮。那，什么是深度智能呢？2021年深度智能的发展趋势又是如何的呢？
统一的协议标准是视频监控行业发展的必然趋势。人脸识别、视频结构化等AI技术的算法标准一致，供应商之间的协议标准统一，将会使得不同品牌前中后端互相识别，实现数据互通互享。
使边缘AI和云AI协同工作的主要挑战是程序和体系结构。需要对应用程序进行设计，以便有目的地拆分和协调它们之间的工作量。
大多数专家将边缘和云方法视为更大战略的补充部分。云AI更适合批量学习技术，该技术可以处理大数据集以构建更智能的算法，从而快速，大规模地获得最大的准确性。Edge AI可以执行这些模型，而云服务可以从这些模型的性能中学习并应用于基础数据以创建一个连续的学习循环。
2020年双11，云原生实时数仓首次在阿里巴巴双11核心数据场景落地，实现商业全链路实时化，毫秒级海量数据处理能力。搜索推荐业务数据开发效率提升4倍，菜鸟物流包裹数据链路从小时级优化到3分钟，考拉分钟及小时业务1分钟内完成，大数据的实时分析与决策在瞬息万变的市场竞争中成为了标品！今天，我们将向大家分享阿里云实时大数据解决方案，助力企业实时决策。
