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数据集成的实时同步技术自带脏数据收集机制，在整个ETL的链路中，无论是读取端还是写入端不支持的数据，都可以通过插件中心的能力收集并输出到用户配置的目标端，包括本地日志、Loghub、MaxCompute等，为数据的再处理提供支持。

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在大数据上云解决方案中，通过数据集成将离线和实时的数据分别通过离线引擎（EMR、MaxCompute）和实时引擎（MaxCompute交互式分析（Hologres）、Flink）去做数据处理，然后汇聚到DataWorks中做数据开发和数据服务，包括机器学习PAI平台去做模型开发等，最后开放给数据应用去使用，包括QuickBI、DataV、Tableau等。

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同时通过与达摩院向量引擎库Proxima的深度集成，可应用于实时推荐场景，实时推荐依赖特征查询、实时指标计算、向量检索召回，Hologres向量查询功能与Proxima深度整合可以提供高性能的向量查询服务，再加Flink和PAI，可以应用于实时个性化推荐、图像、视频及人脸等，提高广告留存率。

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采用了Hologres后，获得存储计算分离的架构，轻松存储了15天数据，并且可以快速查询7天甚至15天数据，查询性能有大幅度提升；还有主键去重（insert or ignore），上游failover无影响，免运维等优势，客户满意度非常高。

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位于领导者象限，在全球拥有5,000多个客户和450多个合作伙伴。企业使用阿里云Databricks数据洞察就可以构建Hadoop生态的批流一体实时数仓。

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完美兼容开源Spark，迁移基本不需要API级别的修改、提供Z-Order优化，读取数据量减少95%，20倍性能提升、常用表和查询缓存，30倍性能提升、PB级可扩展性

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提供交互协作的Notebook，可以满足数据工程师和科学家的编辑作业/共享结果的需求、将大数据和AI统一到一个平台，底层共享数据。架构上Databricks是Delta架构下的数据湖分析，也是批流一体的实时数仓。

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Databricks数据洞察已经开始为各行各业提供大数据实时分析与决策能力，在金融行业，企业需要利用数据和ML（Machine Learning）实现消费者移动应用app的产品快速迭代，去吸引更多的客户。

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框架将不断发展，以提供更多有关在哪里进行培训以及如何提高重用性的选择。例如，TensorFlow.js使用WebGL和WebAssembly在浏览器中运行（有益于隐私，低延迟，利用桌面或移动GPU资源等），但也可以加载分片的，缓存的云训练模型版本。

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模型交换格式（例如，开放神经网络交换）也可以增加模型在不同环境中的流动性。Sletten建议探索像LLVM这样的工具，这是一个开源编译器基础结构项目，以使从应用程序所运行的环境中抽象出应用程序变得更加容易。