交叉链接，带曝光带流量
这是最简单的一种平台协同的方法。每一个平台不仅要完成自己的使命，还应该考虑为兄弟平台做点什么，比如带带曝光、带带流量什么的。所以，我们在每个平台产品的导航栏都增加一个“AI产品矩阵”的菜单，把七八个产品的logo、名称、链接都列了上去。数据表明，这个小小的菜单，每天都能为其他平台带来可观的曝光和转化，做这个菜单的ROI非常高。
数百个实验内流量为0：有的用户并没有使用平台的分流能力，而是自己做分流，这也是我们没有料想到的。
数百个实验运行时间小于3天或者大于30天：正常来讲，实验需要运行一周左右。
安全无小事
数据库安全问题，70%甚至80%以上都是由人祸造成的。不管是外在或者是内部的人，不管是因为客观性攻击数据库，或者是主观性破坏数据库，人祸都占了很大部分。整体上做数据库的安全防护时，技术往往是一方面，更多的行为是在于人冶上面，怎样通过这种流程跟手段有效的控制，在技术之外，把安全性的防护做好，是在整个数据库安全领域里，面临的最为头疼的一个问题。
MyBase专属集群加持完全物理隔离能力，可以从数据库的实例来看，在一台非常大的物理服务器上面，某个用户买了4合8局，就隔一个4合8局给用户使用，其他客户的业务跟数据库实际也是在这个服务器上面，但也是通过隔离机制，用户买了多少就隔了多少给他用。
数字化教材
数字化教育可以帮助学生更好地记住知识。多媒体可以显著提高他们的记忆力，因为记住你看到和听到的东西比记住你读到的东西更容易。
可观察性的未来
随着上百年的发展，电气工程下的可观察性已经不仅仅用来辅助人们进行问题检查和定位问题，我们以汽车工程来看，整个可观察性的发展经历了几个过程：
上述例子介绍了如何使用Metric、Tracing、Logging去联合排查问题，当然根据不同的场景可以有不同的结合方案，例如简单的系统可以直接通过日志的错误信息去告警并直接定位问题，也可以根据调用链提取的基础指标（Latency、ErrorCode）触发告警。但整体而言，一个具有良好可观察性的系统必须具备上述三种数据。
兼容性：OpenTelemetry得到了CNCF下各种可观察性方案的支持，未来对于OpenTracing类、OpenCensus、Prometheus、Fluntd等都会有非常好的兼容性，可以方便大家无缝迁移到OpenTelemetry方案上。
2020年，我国网络基础设施建设已经位居世界前列，信息技术应用持续发展。计算能力、数据资源和核心算法的进步推动人工智能的快速商业化应用。另一方面，多年来的城市智能化治理和建设积累了海量的视频监控数据资源，再加上资本对人工智能算法领域的不断投入，各方面的资源储备为人工智能技术在视频监控行业的大规模商用创造了条件。
.成本降低
智能安防系统的成本远高于传统安防，随着AI技术的普及，单体产品和系统价格将会逐渐下降。随着上游软硬件国产化程度不断提高，传统监控产品价格下降至3600元左右，而AI监控系统价格在20000元左右，以现存公安监控系统为例，目前公安视频监控系统共有2300万路，以20%的AI升级换代计算，可以带来920亿元的市场增量。
