这是系列处理器与基础软件的全球首次全栈开源，将推动RISC-V架构走向成熟，帮助RISC-V软硬件技术加速融合发展，推动创新落地。
作为一家商业公司，如何思考开源对自身商业的贡献？怎样实现商业正向循环？
RISC-V架构具有开放、灵活、低功耗等特点，基础指令不到50条，并以模块化的方式提供了不少扩展指令集，尤其适合为智慧城市、工业互联网、智能家居等碎片化的AIoT场景提供定制芯片。
在认识流计算系统一致性之前，我们需要精确定义流计算。流（Streaming）计算是一种在无边界数据（unbounded data）上进行低延迟计算的数据处理过程。
流 -> 流：没有聚合操作的数据处理过程；
流 -> 表：存在聚合操作的数据处理过程；
表 -> 流：触发输出表数据变化的情况；
表 -> 表：不存在这样的数据处理逻辑。
因此，在仅有确定性计算的流计算系统中，实现端到端的充分必要条件可退化为：在流计算过程中，需要外部的最终结果接受端实现幂等，实时存储每一条中间和最终计算结果，
F(E(t), Sink(t), State(t)) = Sink(t+1) + State(t)
令 O(t) = Sink(t) + State(t)，即将计算对引擎状态的更新视为一种特殊的输出，则流计算过程可简化为：
Flink 引擎会定时（每个周期称之为一个 epoch）以 2PC 的方式提交结果。事实上，即便不考虑结果输出，Flink 「分布式一致性快照」的快照的实现也是一个 2PC 的过程
例如日志可能会使用 ELK 或者 Splunk，指标会使用 Prometheus，Trace 使用 Skywalking、Jaeger 或者 zipkin。但太多的选择也不见得是好事，在这种情况下，可观测性数据的管理又给我们带来了如下几个痛点：
还可以通过AI数字人给商家提供服务，根据商家全量多模态商品介绍剧本，对商品进行讲解、对话互动、问题解答，帮助商家做更好的直播。
