数据的覆盖面足够的全：能够包括各类不同场景的不同类型的数据，除了狭义的日志、监控、Trace外
为了让数据能够“流转”起来，我们开发了几个功能：
1. 数据加工：也就是大数据ETL（extract, transform, and load）中T的功能，能够帮我们把非结构化、半结构化的数据处理成结构化的数据，更加容易分析。
2. Scheduled SQL：顾名思义，就是定期运行的SQL，核心思想是把庞大的数据精简化，更加利于查询，例如通过AccessLog每分钟定期计算网站的访问请求、按APP、Region粒度聚合CPU、内存指标、定期计算Trace拓扑等。
VLP应用了一个共享的多层Transformer进行编码和解码，用于图像字幕和VQA。基于单流架构，InterBERT将两个独立的Transformer流添加到单流模型的输出中，以捕获模态独立性。
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。然后通过结构聚合模块传播并在目标产品实体上聚合商品属性和属性值信息。商品实体的最终表示可以用于各种下游任务。
通过事件风暴的方法可以实现快速分析和分解复杂的业务领域，分析并提取出对应的领域模型。事件风暴是早2013年提出来的
首先我们需要将之前梳理出来的领域事件，事件流转的触发命令都全部罗列出来，在这个过程中提取出产生业务行为的对象
客户端可以任意生成，而不像服务端场景 Topic 是一个很重的元数据强管理，这个也意味着 Topic 队列的数量级很大。
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采用这种数据组织方式一方面满足了分析型查询按列进行批量扫描过滤的要求。
