2006年到2014年是大数据的探索期，一些NoSQL数据库比如HBase、Cassandra的早期版本在这个时期出现。
包括数据过滤、字符串替换和以后将会支持的Groovy函数，这也是一个比较标准的ETL流程。处理好的数据可以多路输出到不同数据源，再配合上实时运维监控和告警系统，
MaxCompute交互式分析（Hologres）提出实时数仓“服务分析一体化”的概念，让一个大数据引擎既能满足 OLAP的实时洞察分析又能满足KV式的高QPS点查特征服务的需求，将实时分析和服务做到很好的融合，极大的简化了实时数仓架构的复杂度，助力客户实时的分析与决策。
集中式云资源通常用于训练深度学习推理模型，因为开发精确模型需要大量数据和计算。生成的模型可以部署在中央云位置，也可以分发到边缘的设备。
2）拥有丰富的格式化日志/指标手段，包括各个开源软件、网络格式的日志/指标采模板，无需格式化，拥有实时数据加工处理的扩展组件，提供丰富的转化UDF/Plugin
另外，阿里云Elasticsearch日志增强版将计算存储分离，使用 NFS 共享存储作为节点底层存储，利用主副分片，主分片可读可写，副分片只读的方式，实现了存储成本节约100%、写入性能提升100%、秒级弹性扩缩容的收益。
如果一项技术无法依赖在数据处理技术上面的优势，去实现产品到商品的转变过程，那么技术的发展并没有实际的应用意义。
三、深度智能的未来趋势
作为CNCF下除了Kubernetes外最活跃的项目，OpenTelemetry受到了各大云厂商以及相关解决方案公司的关注，相信未来一定会成为云原生下可观察性的标准。虽然目前还没有到生产可用的程度，但是目前各个语言的SDK和Collector也基本上稳定，在2021年就能够发布生产可用的版本，值得大家期待。
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。
这样的回答很正常，毕竟这么简单、直接的问法，是很难获取到有价值的信息、了解到用户的需求。
在产品经理的行业，我们经常说的一句话是，在汽车被发明之前，如果你直接问用户要什么，他只能说“我要一匹更快的马”。
