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但是在对象存储上，往往受限于内部的实现方式和提供出来的标准接口，适配器一般需要先copy该对象到新位置，然后再把老对象delete掉，用两个独立的步骤和API调用。

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哪怕其他文件删除都成功了，这个目录删除操作整体上还是失败。这种情况下该怎么办？

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无限地增加存储侧的吞吐是不现实的，因为整体上受限于和计算集群之间的网络。有效地保证丰富的计算对存储带宽的需求，

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上面讨论对象存储适配的时候我们提到，一些文件/目录操作的原子性需求在本质上是解决不了的，比如文件的rename，目录的copy，rename和delete。

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同时借助于本地集群上的缓存备份，可以实现缓存加速。文件元数据异步写入到阿里云OTS数据库防止本地误操作，同时方便JindoFS集群重建恢复；

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通过这种方式也转到数据湖架构上来。如同对OSS的适配支持和缓存模式，JindoFS这种新模式仍然提供完全兼容的HCFS和FUSE支持，大量的数据湖引擎在使用上并不需要增加额外的负担。

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近年来，人工智能技术取得突破性进展，在作战指挥领域将得到广泛应用，可以有效缩短观察-判断-决策-行动(OODA)环的时间，

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在夺取战场控制权上，将由夺取制信息权和信息优势为主，向夺取制认知权和智能优势为主转变;在对抗重心上，将由注重物理域、信息域对抗向更加注重认知域对抗转变。

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。在战场情报分析、数据处理、运筹分析、模拟仿真、任务规划、方案制定等方面引入人工智能技术，极大地提高人类指挥现代战争和作战行动的智能化水平。

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构建智能化作战指挥决策体系，研发知识推理、搜索求解等人工智能技术，将精确打击的目标清单、使用作战兵力、行动计划及费效分析等简单业务自动化。