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当然，这些都是底层的技术问题，用户对此并不关心，也不需要关心，对于用户来说，人工智能技术的应用能否真的提升效率，而不是浮于表面的漂亮概念，才是最重要的。

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Edge AI的部署也充满了限制，包括网络延迟，内存压力，电池消耗以及进程可能被用户或操作系统作为后台的可能性。从事边缘AI的开发人员需要计划各种限制，尤其是在探索手机等常见用例时。

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保持适当的平衡-如果您完全致力于边缘AI，那么您将失去持续改进模型的能力。没有新的数据流，您将无处利用。但是，如果您完全致力于云AI，则可能会危及数据质量-由于需要进行权衡才能使其可上传，并且缺乏反馈来指导用户捕获更好的数据-或数据量。

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另外，实时同步的架构是高可用的，DataWorks数据集成在管控层和执行层都做了备用机器结构，如果调度或者数据传输链路断了，可以紧急地切换到另一条链路，保证任务的稳定执行。

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在这样的背景下，Hologres推出了HSAP理念。 HSAP是指Hybrid Serving & Analytical Processing，是既能支持高QPS的点查场景实时写入和查询，又能将复杂的多维分析场景在一套体系里面完成。HSAP相当于数据仓库+在线数据服务，是两者的超集。

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上世纪七八十年代，此时小型机已经开始普及。不仅是在国防和科学研究，更多的是在商业领域，包括银行这样的系统开始应用小型机。与此同时，关系型数据库开始诞生，出现了包括DB2、Oracle以及Ingres等之名关系型数据库。

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当看到数据库自治服务的产品介绍，比如SQL峰值自动限流、CPU自动扩容等特性，发现这些就是客户自身所需要的。

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假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够满足该服务器的存储需求还是将其最大化。借助此类技术，存储管理员可以主动获取有关如何将不同的工作负载分配给不同的存储堆栈并最大程度地减少延迟的信息。因此，将AI集成到存储阵列，存储供应商和组织中可以优化存储堆栈。

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快速回顾一下DevOps每个环节所需要考虑的东西。在开发阶段，首先需要梳理业务的需求和场景，并且将需求转换为系统设计，同时需要考虑数据模型如何设计，才能够让数据库不成为单点和瓶颈。因为在阿里巴巴这样的互联网企业中，应用承载了大量的用户访问，因此需要考虑复杂均衡、容错设计、流量控制等。

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当 Serverless 和 DevOps 结合之后，能够大大提升研发效能，一方面大大降低了开发团队的心智负担；另外一方面，通过工具使得整个 DevOps 流水线能够实现高度自动化。