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系统对作业的优化是比较保守的，比如稍微多给一点资源，

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后来发现我们采用动态的根据作业方式来做，效果会更好，

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甚至很多人都不太具备代码的能力，阿里内部有10万名员工，

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计算引擎对大家来说看不见摸不着，我们要去用它肯定希望用最简单的方式，

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第二部分是开发，开发有IDE，IDE用来写代码，

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写完代码之后提交，提交之后存在一个调度的问题，

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让这些数据能够在整个的平台上跑起来，我们所有的任务跑起来之后我们需要有一个监控，

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再往下我们会进行数据的分析或者BI报表之类的，我们也不能够忘记machine learning也是在我们的平台上集成起来的。

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而不需要把数据整个拖走，因为数据在传输过程中有存储的消耗、网络的消耗和一致性消耗，

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在这个方向上来说，我们就可以构建任意的数据智能解决方案。