数据服务层
当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。
统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安保人员处理危机，切实提高监控区域的安全防范能力。
通过如下一些简单的对比，我们可以看出传统视频监控和智能视觉监控之间的不同：
第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。
该方案将阿里云实时数仓全套链路与离线数仓无缝打通。满足一套存储，两种计算（实时计算和离线计算）的高性价比组合。
为解决这些问题，Elasticsearch应运而生。开源Elasticsearch是一个基于Lucene的实时分布式的搜索与分析引擎，遵从Apache开源条款。
对于人工智能的行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能不能有效地把技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定“AI+安防”是否能切实发展最核心的因素。
由此可见，正是由于技术平台类产品中这种角色的错位，就容易导致需求把控出问题。
下面，先从我们标注平台的一个小故事开始讲起。
去年12月的一天，我们标注平台的相关同学开会，进行产品设计评审。
人工智能技术带来了巨大的发现，它正在推动数字世界的发展。现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随着技术进步，将会不断改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。
如何提高项目的深度呢？一般而言，任何项目都有一个目标，当项目完成后，目标就算基本达成了。但是，客户真的满意了吗？系统的可用性、可靠性、可扩展性、可维护性已经做到极致了吗？
已经出现线上事故，紧急万分。大家你一言，我一语，感觉事故可能和某几个人有关，但是也不能完全确定，所以没有通知相关人员。最终，一个普通的事故变成了严重事故。对于紧急的事情，必须要同步沟通。
如果说性能优化能力体现的是架构师的静态思考能力，在线运维能力考验的就是动态反应能力。残酷的现实是，无论程序多么完美，Bug永远存在。与此同时，职位越高、责任越大，
