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企业希望能通过一个产品来完成这样地数据分析诉求。拿到数据湖或者Kafka事件数据后，在流式分析分析和BI报表前，希望这中间能有一个引擎。这个引擎有支持存算分离的数据湖架构、又能同时处理流式数据和批量数据、还能支持数据增量写入。

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这是一个巨大的挑战，因为用户可能会从高性能的移动网络驶向盲区，而无论如何都希望获得良好的性能。在推理期间，没有足够的网络带宽将所有数据从边缘移动到云，但是用例要求将本地推理输出进行全局汇总。边缘AI可以运行神经网络，以帮助过滤必须发送到云以进行进一步AI处理的数据。

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A system is said to be observable if, for any possible evolution of state and control vectors, the current state can be estimated using only the information from outputs.

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Tracing：Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus
Logging：ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly

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先来回答第一个问题，如今云厂商可信度已经不是特别大的问题了，第一点是因为：不管是云厂商本身，或是引入了第三方机构一直在跟云厂商合作，包括国家级的等保合规，第三方可信云，都会对引入第三方认证机制来认可云厂商本身的安全跟防护机制是完全可靠的。

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整体上看，云厂商的可信度建议大家上云时，从两个方向去看，
第一，是看云厂商本身有没有足够多的第三方可信度认证。

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深度验证，而不是蜻蜓点水
产品经理要真正做好一个产品，必须要自己多用。

这个道理很简单，但这里要谈的是使用的“深度”——随便点点、看看，跟深度使用的差别是很大的。

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下面，用我们做的垃圾智能分类的项目“分类宝”这个案例来说明下。

在2019年7月份，全国很多城市开始推行垃圾分类。

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每当这些新的自动生成代码产品发布，网络上总会出现“人工智能会不会取代前端”“一大批前端程序员要失业了”这些讨论。

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这次升级了智能 UI 的研发链路， D2C 可视化研发链路承接了智能 UI 的批量化生产。在上传设计稿解析出 UI 物料之后，创建 imgcook 模块，批量生成物料 UI 代码，同时创建代码仓库与 imgcook 模块关联，并支持将已创建的物料批量导入 imgcook，批量生成 UI 方案（不同类型的 UI），在生成的 UI 方案中集中式对物料进行开发，最后还将支持物料的批量发布，整个链路集中高效了很多。