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消息来源。一些培训正在边缘进行，并且越来越多地关注联合学习的概念，该概念将处理集中在数据区域，同时集中结果以消除区域偏见。

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一种策略在于创建一种在模型和数据的大小与数据传输成本之间取得平衡的体系结构。对于大型模型，留在云中更有意义。有多种方法可以减小模型大小以帮助解决问题，但是，如果要处理非常大的模型，则可能需要在云中运行它。

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框架将不断发展，以提供更多有关在哪里进行培训以及如何提高重用性的选择。例如，TensorFlow.js使用WebGL和WebAssembly在浏览器中运行（有益于隐私，低延迟，利用桌面或移动GPU资源等），但也可以加载分片的，缓存的云训练模型版本。

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在大数据上云解决方案中，通过数据集成将离线和实时的数据分别通过离线引擎（EMR、MaxCompute）和实时引擎（MaxCompute交互式分析（Hologres）、Flink）去做数据处理，然后汇聚到DataWorks中做数据开发和数据服务，包括机器学习PAI平台去做模型开发等，最后开放给数据应用去使用，包括QuickBI、DataV、Tableau等。

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基于上云解决方案，建立了多种场景化解决方案，包括智能实时数仓解决方案、实时监控大屏解决方案、数据湖解决方案，其中比较典型的智能实时数仓解决方案，适用于电商、游戏、社交等互联网行业大规模数据实时查询场景：

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企业需要统一实时数据和离线数据的存储，提供高效的查询服务，支持高QPS的查询，支持复杂的分析以及联邦查询和分析，并且能够直接对接前端应用，做到即席分析，统一数据服务，减少数据移动。

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MaxCompute+Hologres可以构建秒级交互式分析，MaxCompute数仓可以通过Hologres直接加速查询，无需数据移动，并对接BI分析工具，实现实时分析离线数据。也支持MaxCompute数据快速导入Hologres构建索引，提供更高QPS、更快查询响应的查询服务。

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上世纪九十年代，此时PC机、X86以及局域网等基础设施已经非常健全，IT应用范围已经扩展到企业全面的信息化，关系型数据库开始蓬勃发展，出现了数据仓库以及单机数据库，比如SQL Server、dBase等数据库。

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到了2000年，开始进入互联网时代。大家也都有非常深刻的体会，无论是搜索、社交还是电商等都有非常广泛的应用，此时像MySQL、PG、Redis、MongoDB等开源数据库也得到了非常广泛的应用。