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因此我们希望能够使用一套系统去解决所有类型可观测性数据的采集、存储、分析的功能。

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对于这类数据都会有专门的时序引擎来支撑，目前主流的时序引擎基本上都是用类似于LSM Tree的思想来实现，以适应高吞吐的写入和查询（Update、Delete操作很少）

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例如通过AccessLog每分钟定期计算网站的访问请求、按APP、Region粒度聚合CPU、内存指标、定期计算Trace拓扑等。

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利用Catalog + 产品计费信息，就可以计算出每个部门的IT支出费用；再结合每个实例的用量、利用率信息，就可以计算出每个部门的IT资源利用率，例

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如果对全部POI进行处理的话，则会带来高昂的作业成本，因此需要对其中没有变化的POI进行自动化过滤

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这就需要引入文本特征来增强特征区分性。不过，由于遮挡原因也会导致文本特征不同，因此需要结合图像特征进行权衡。

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因此可以缓解类别冲突的问题。MDR loss是在Triplet loss基础上设计了根据不同距离区间进行正则化约束的新的度量学习框架，从而减少模型对对噪声样本的过拟合。

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GeM是一种可学习的特征聚合方法，global max pooling和global average pooling都是它的特殊情况，使用GeM池化可以进一步提升全局特征鲁棒性。

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在针对全局特征进行优化以后，现有模型仍然在以下三个方面表现不够好：1）牌匾截断的情况，特征学习质量差，如图8(a)；

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然后使用更复杂的cross-attention机制来完成它们的交互。为了进一步提高性能，VLP应用了一个共享的多层Transformer进行编码和解码，