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现状是，很多技术平台完全没有demo和体验能力。那么，用户就很难上手。

因此，平台一定要搭建一套“全流程、有体感、简便易行”的demo，让用户亲手体验一下。

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比如，知识图谱平台的知识更新和智能文案平台的文案发布，都需要走打标和确认流程，我们发现标注平台的标注能力就够用了。所以，我们就没有重新开发，而是在平台之间打通连接，快速解决了这个问题。

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比如，在智能垃圾分类“分类宝”项目中，沉淀了数十万打标的垃圾图像数据。在我们开放了相关模型API之外，再把其中一部分数据开放出去，就会对整个社会的垃圾智能化处理，贡献蚂蚁的一份力量。

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这并不是要求你比技术同学更懂技术、代替技术同学去做技术的事情，而是要求你要理解技术点的本质，要知道这个技术能做什么、不能做什么，这项技术与其他技术的区别是什么，这个技术大的发展脉络是什么。

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云原生不友好：这些方案其中很多都是针对传统系统的，对于云原生的支持相对较弱，而且方案本身部署和使用代价都很高，不符合“云原生”这种一键部署、开箱即用的使用方式。

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传统智能分析算法存在不可突破的局限性，限制了智能分析技术的进一步发展，直到2012年之后，深度学习算法带来了突破，深度学习作为一种技术思想，其理论和技术本身并不是一种新鲜事物，但是随着硬件计算能力的突破和海量数据的积累，深度学习在各个领域的智能应用取得了重大突破。

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另外，实时同步的架构是高可用的，DataWorks数据集成在管控层和执行层都做了备用机器结构，如果调度或者数据传输链路断了，可以紧急地切换到另一条链路，保证任务的稳定执行。

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Elastic Stack的能力基本解决了全观测场景下的6个痛点：
1）Beats获取日志/指标，提供支持Autodiscover的Beats Agent，统一收集各类数据

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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。

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此外，新冠疫情进一步让企业更加关注IT成本优化。云原生的一个重要优势是充分利用云的弹性能力，来按需提供业务所需计算资源，避免资源浪费，实现成本优化的目标。但是，与传统成本预算审核制度不同，云原生的动态性、和高密度应用部署，让IT成本管理更加复杂。