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尽管，我们图表渲染底层基于 G2，但可以说我们的 BI 场景图表是 G2 在集团应用最丰富的场景之一，同时我们也深度参与了可视化基建的共建。

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今年，团队在对内侧的 BI 工具上已经落地了自动洞察功能，提供给小二更智能的数据决策工具而为之努力。

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未来，数据与智能占据了风口。依靠着云上计算能力，提供强大的渲染与数据分析能力。

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需要寻求低成本大数据量的数据压缩方式；元数据管理混乱，数据清理困难。


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其中有很大一部分属于时序类数据或者用来计算时序指标，为了让用户能够一站式完成整个DevOps生命周期的数据接入、清洗、加工、提取、存储、可视化、监控、问题分析等过程，我们专门推出了时序存储的功能，与日志存储一道为大家解决各类机器数据的存储问题。

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开放：通常公司内部会有多个部门对不同系统的时序数据进行不同类型的分析、监控等需求，因此时序存储需具备足够的开放能力，支持各种数据的接入以及下游消费；

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应用/业务监控是公司层面重要的工作之一，在阿里内部一直作为最重要的监控项在建设。通过SLS提供的各类数据采集功能将所有应用/业务数据统一、实时采集，利用数据加工把各个不同时期、不同风格的数据做结构化处理，

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发送时，设备采集的业务数据被应用程序封装为 MQTT 报文，每一层会将上层传过来的报文作为本层的数据块，并添加自己的首部，其中包含了协议标识，这一整体作为本层报文向下传递。

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这些可以通过TCP的检验和、序列号、确认应答、重发控制、连接管理和窗口机制来控制。

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如果接收方收到了PSH为1的标志，需要立即将数据提交给接收进程，不用再等待有没有其他数据进来。