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伊利诺伊州与美国许多州一样，都制定了生物识别隐私法规，该法律要求征得用户的同意后才能收集其生物识别数据。

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然而，在这个特殊时期，隐私和技术的矛盾冲突激化，生物信息的安全性似乎要为生理安全让步了。

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过去十年来，伏羲在技术能力上每年都有一定的进展和突破（如2013年的5K，15年的Sortbenchmark世界冠军，

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可是网络，是他们中间的瓶颈，跨地域的网络，在延迟和带宽上，远远无法满足大数据计算的需求。

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很多不同用户的不同小任务，经过层层调度，最后汇集到同一台物理机上，如何避免单机上真正运行时，对硬件资源使用的各种不公平，避免老实人吃亏。

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在线离线规模化混合部署，在线集群利用率由10%提升到40%，双十一大促节省4200台F53资源，且同时保障在线离线业务稳定。

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这层调度独立于数据中心内部的调度，目的是实现跨地域维度上存储冗余--计算均衡--长传带宽--性能最优之间的最佳平衡。

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最后，当project之间的互相依赖集中在极少数几个作业上，并且作业的输入数据量远大于输出数据量时，比起数据缓存和project整体迁移，

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随着冗余存储的增加，带宽成本不断下降，但收益比逐渐降低，我们最终采用的k-probe算法在存储和带宽间实现了很好的平衡。

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伏羲支持了各种各样的大数据计算引擎，除了离线计算（SQL、MR)，还包括实时计算、图计算，以及近几年迅速发展面向人工智能领域的机器学习引擎。