MSE（微服务引擎）是一个面向业界主流开源微服务框架 Spring Cloud、Dubbo 的微服务平台， 包含治理中心、托管注册 / 配置中心，一站式的解决方案帮助用户提升微服务的开发效率和线上稳定性。
不幸的是，这也导致了许多误报案例，因为任何异常都可能被视为潜在的漏洞。但是，这可以通过使用机器学习和训练AI来识别攻击模式来解决。不幸的是，我们对有效攻击模式建模的能力相当有限，因为出于隐私考虑，来自真实攻击的实际漏洞数据很少被披露，这使得我们的分析质量能力受限。
Kubernetes成为在容器编排的事实标准，不止得益于Google的光环和CNCF（云原生计算基金会）的努力运作。背后是Google在Borg大规模分布式资源调度和自动化运维领域的沉淀和系统化思考，认真理解Kubernetes架构设计，有助于思考在分布式系统系统调度、管理的一些本质问题。
为求解 ANN 的问题，业内提出了不少的检索算法。常用的算法，最早可以溯源到 1975 年提出的 KD-Tree，其基于欧式空间，采用多维二叉树数据结构解决 ANN 检索问题。
存储管理员需要努力的主要指标
存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。而且，如果他们克服了这些挑战，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配工作负载，如何分配工作负载以及如何优化堆栈等等。
更低的成本，用户可以非常方便的指定哪些列甚至一张表哪个范围的存储为列存格式用于分析。全量数据继续以行存存储。
管理运维方便，用户无需关注数据在两套系统之间同步及数据一致性问题。
FutureWork
IMCI是PolarDB迈向数据分析市场的第一步，它迭代脚步不会停止，接下里我们会在如下几个方向进一步研究和探索，给客户带来更好的使用体验：
例子1，后接不同的动（名）词：Exactly-once Delivery 和 Exactly-once Process 。前者是对消息传输层面的语义表达，和流计算的一致性关系不是很大，后者是从流计算的应用层面去描述数据处理过程。
在这里，我们将日志、指标、Trace等数据全部接入到一个统一的可观测性存储中。然后基于这个统一的存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI 等上层能力，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。
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，而多模态知识图谱则在传统知识图谱的基础上，构建了多种模态（例如视觉模态）下的实体，以及多种模态实体间的多模态语义关系。如图1所示，在电商领域，多模态商品知识图谱通常有图像、标题和结构知识。
