背后的原因是，当将形式化的结果定义与 Spark Streaming 进行映射，会发现当以「微批」的形式存储结果时，源状态和算子状态以 RDD 血缘的方式天然地和输出结果进行了绑定，即当输出最终结果时，我们其实也一并输出了源和算子状态，操作符合一致性条件。
告警风暴与告警误报：为了不错过细微的问题，我们可能会配置大量的监控，从而导致在完整的软件生命周期中可能产生大量的告警，难以从其中识别出有效信息。另外大量的告警也带了很大程度上的误报问题，从而导致“狼来了”效应，于是真正的问题反而很容易又被忽略掉。这就陷入了恶性循环。
监控对象**式增长：随着云原生的普及，服务部署越来越从以“主机”为中心向“容器化”方向转化，容器本身的轻量化以及短生命周期等特点，导致监控对象和监控指标急剧增加。如果要全方位的覆盖这些监控对象和指标，需要配置大量的监控规则，并且它们的阈值也可能是各不相同的，因此会有很大的工作量。
而在这个过程中，云的技术如何保证先进性，双11是一个非常重要的技术攻坚场，我们把双11场景下锤炼出来的技术放到云上，服务更多的客户，同时阿里整个技术慢慢站在云的肩膀上，靠云支撑技术的发展。
什么是 ESSD 云盘？
ESSD 云盘，又称增强型（Enhanced）SSD 云盘，是阿里云推出的超高性能云盘产品。ESSD 云盘结合 25GE 网络和RDMA 技术，为您提供单盘高达 100 万的随机读写能力和更低的单路时延能力。
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在介绍数据库2025的规划之前，首先回顾一下数据库的发展历程。数据库的发展离不开计算机基础设施的发展，因此可以将数据库的发展分为五个阶段。
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。
企业大数据IT运维经历了从单纯的运维工具到运维平台，再到自动化运维和故障预防式运维，到现在朝着智能化运维的方向进化。
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。
