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JindoFS在对阿里云OSS适配优化的同时，提供分布式缓存和计算加速，刚刚写出去的和重复访问的数据可以缓存在本地设备上，包括HDD，SSD和内存，我们都分别专门优化过。

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HDFS有不少比较高级的特性和接口，比如支持truncate，append，concat，hsync，snapshot和Xattributes。

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，JindoFS在大规模高并发作业高峰的时候表现比HDFS更稳定，吞吐也更高。我们用HDFS NNBench做并发测试

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我们用HDFS NNBench做并发测试，对于最关键的open和create操作，JindoFS的IOPS比HDFS高60%。

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在阿里云上我们通过 JindoFS 针对各种场景提供多种数据湖加速解决方案。阿里云推出的专门支持数据湖管理的Data Lake Formation，可全面支持数据湖。

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随着在军事领域的广泛应用，人工智能技术正在成为推动新一轮军事变革的强大动力，战争时空条件、战争主体、战争手段、战争方式方法都将发生深刻改变

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使得战争复杂性大幅提升，人脑无法适应战争规模;无人系统自主作战，反应速度极快，使得战争灵活性不断加强，人脑跟不上战场变化;战场的非线性、跨域、网络化等特点，

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人工智能技术的发展和运用，使人类能够突破思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限，极大地提升战场态势研判、战争趋势预测、作战方案评估和作战行动管控等能力

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在多维空间、多维领域实现优势作战资源的快速跳转、聚集和攻击，掌控OODA环的主动权。

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随着智能辅助决策技术和“云端大脑”“数字参谋”“虚拟仓储”的出现，作战指挥决策将由单纯的人脑决策发展为人机混合决策、云脑智能决策和神经网络决策，从而孵化出全新的指挥控制方式。