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平台治理这件事，既是科学也是艺术——既不能放任自由，也不能卡的太严。

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首先，标注数据对内开放。在业务刚接入AI平台，存在一个冷启动的阶段，最缺的是打标的数据。

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标注数据对外开放。我们可以把一些不涉及隐私、不牵扯我们核心技术能力的部分数据开放出去，为社会创造更大的价值。

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这里，再说说开放的具体做法。如果自己直接对外开放，做起来就比较麻烦，

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对于我们对内发布的所有文章、视频和海报，都纳入到这个体系当中。比如，所有的内网文章标题、文章的首尾都统一格式，

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，比如两地三中心、操作审计等监管必须能力。为什么这一点会是最重要的，大家日常做运维肯定都知道，眼前的事情肯定最重要，

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大家在普通的业务场景下依然可以选择普通的云服务，一旦需要完全独立的物理隔离环境就可以选择MyBase专属机群服务，作为数据库上云的选择，从而杜绝安全性合规风险。

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基于云计算的LMS软件等工具可以监视和记录学生的活动，以了解更多关于他们的学习习惯和需求。然后AI分析这些数据来个性化学生的学习材料。

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电气工程发展了上百年，其中各个子领域的可观察性都在进行完善和升级，例如交通工具（汽车/飞机等）也算的是可观察性上的集大成者。抛开飞机这种超级工程不谈，一辆可正常上路的小型汽车内部也有上百种的传感器用来检测汽车内/外部的各种状态，以便让汽车可以稳定、舒适、安全地的行驶。

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兼容性：OpenTelemetry得到了CNCF下各种可观察性方案的支持，未来对于OpenTracing类