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来服务不同的查询负载是一个易于实施的方案。典型的如TiDB，其从TiDB4.0开始，在一个Raft Group中的其中一个副本上，使用列式存储(TiFlash)来响应AP型负载, 并通过TiDB的智能路由功能来自动选取数据来源。这样实现了一套数据库系统同时服务OLTP型负载和OLAP型负载。

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这种架构会影响现代CPU流水线的pipline效率，导致CPU Cache效率低下。同时Iterator执行模型也无法充分发挥现代CPU提供的SIMD指令来做执行加速。

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、视觉定位等任务中均有广泛的研究。图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。

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流计算的应用与实践在大数据领域越来越常见，其重要性不言而喻，常见的流计算引擎有 Google DataFlow、Apache Flink，Apache Kafka Streams，Apache Spark Streaming 等。

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因此，我们针对该问题进行了相应优化：1）采用多趟资料匹配结果，提升同一类别下牌匾的多样性；2）采用Batch采样策略以及MDR loss[2]来降低模型对错误标签数据的敏感性。

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例如日志可能会使用 ELK 或者 Splunk，指标会使用 Prometheus，Trace 使用 Skywalking、Jaeger 或者 zipkin。但太多的选择也不见得是好事，在这种情况下，可观测性数据的管理又给我们带来了如下几个痛点：

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流计算系统经常也会受到各类意外因素的影响而发生故障，比如流量激增、网络抖动、云服务资源分配出现问题等，发生故障后重新执行计算，在存在不确定输入的前提下设计健壮的容错机制难度很大。

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在存在不确定性计算的流计算中，不确定性计算的（中间）结果可视为流计算引擎状态的一部分。从整体上看，任何一个时间点的引擎状态等于之前所有事件计算结果（中间结果和输出结果）的累计。

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State(t) = OperatorState(t) + SourceState(t)

则定义流计算引擎的计算过程为，存在计算计算逻辑 F 使得：

F(E(t), Sink(t), State(t)) = Sink(t+1) + State(t)

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令 O(t) = Sink(t) + State(t)，即将计算对引擎状态的更新视为一种特殊的输出，则流计算过程可简化为：

F(E(t), O(t)) = O(t+1)

结合流计算上面流计算一致性的定义，我们希望在引擎发生故障 FailOver 时，存在一种恢复函数 R 使得