等待几分钟或许问题不大。但CR场景或者轻量级的代码浏览场景，这种方式就显得时效性比较低了，几分钟后或许用户已经完成了代码浏览，而且缺少持久化的存储会导致资源过度消耗。
再往后，链路开始进入交易系统，通过调用交易系统的核心模块完成该业务支付。此外，为了实现扫码，POS系统还需要和支fb签约以建立授权关系，并且同步商户信息。这个微服务系统所涵盖的高可用需求包括：
也有一部分人对这个思路给予肯定，提出让深度学习模型学习 UI 界面特征，还可以做 UI 智能设计。
随后基于 pix2code 开发的 Screenshot2Code 项目进入 Github 排行榜第一名，该工具能够自动将 UI 截图转成 HTML 代码，该项目作者号称 3 年后人工智能会彻底改变前端开发，对此也有不少用户表示质疑，认为前端技术复杂框架各异，仅 HTML 代码无法满足需求。
而对于用户而言，也不想要了解清楚各个技术概念，其所关心的是业务价值。总而言之，数据库和大数据技术正在朝着一体化的方向发展。
再实现实时抽取关系型数据库的变更信息，同步到大数据产品中。像MaxCompute这种离线数仓，可以通过同步到Log表、拆分至Delta表、Merge到Base表，最后再写入MaxCompute这样的方式做实时增量同步。
边缘AI和云AI相得益彰，并且云资源几乎总是与边缘AI用例有关。在一个完美的世界中，为了简化和扩展，我们将所有工作负载集中在云中，但是，诸如延迟，带宽，自治性，安全性和隐私之类的因素使得必须在靠近数据的边缘部署更多的AI模型。
Hologres在全链路实时数仓建设场景，与Flink做了深度的融合，同时支持Flink的sink表、source表、维表。业务上可以基于Flink进行实时ETL清洗、转换，将明细数据、轻度汇总数据以及业务汇总数据存储在Hologres，再通过Hologres实时查询并输出数据至第三方分析工具进行实时分析。
可以对接Spark、Flink等开源处理工具进行更多格式化统一，最后存储在Elasticsearch上提供给Kibana进行数据可视化监控告警，通过关联分析和机器学习去充分利用分散在整个系统各层的数据，更好的发挥一些数据的价值。
安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场，对于人工智能的落地应用有着迫切的需求，基于安防行业的天然属性，未来安防行业的人工智能化必将迎来巨大的发展。而当前人工智能技术的迅猛发展，积极推动着安防领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进。
人祸安全事件带来了哪些影响？下面列举了两个案例：
第一个案例:在17年-18年的时候，MongoDB作为流行的非关系型数据库,3.2还是3.4版本上面出现了本身开源软件上的版本漏洞。这个版本漏洞导致一旦数据库暴露在公网，有很多的手段可以通过免密登录的方式直接登录数据库。
