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如果你是一名网站运营人员，突然发现自己运营的网站被百度搜索标记“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”，你可能会非常着急。而对于不是特别了解搜索行业风控机制的人来说，甚至还会怒问百度：“你为什么要给我打上这个标签？”

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此时人工智能能做什么?它可以标记这个问题并立即提醒老师。然后老师可以重新表述问题，或者对学习材料做出必要的调整。

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数据集中化：相对辅助驾驶能力，自动驾驶的一个核心突破是能够将车内外的所有数据集中到一起去处理，真正发挥出数据的价值，而不是每个模块的数据作为孤岛进行独立运作。

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厂商无关：此项目完全中立，不倾向于任何一家厂商，让大家可以有充分的自由来选择/更换适合自己的服务提供商，而不需要收到某些厂商的垄断或者绑定

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对某些场景，特别是 AI 训练的场景，其实对语义一致性的要求并没有那么高，反而对于可用性要求更高，所以社区引入了 Approximate Failover 的模式：单个节点的失败只会引起该失败节点的重启和恢复，而整个数据流程是没有中断的。Approximate Failover 在 AI 训练和推荐场景下是强需求，快手和字节跳动的分享中都有提到。

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到 2020 年，Flink 已经成为事实上的全球实时计算标准。目前各大云厂商（阿里云，AWS）和大数据厂商（Cloudera）等均已将 Flink 内置作为标准的云产品。

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其优势是基础架构的巨大新兴变化，它通过增加分布在世界每个角落的信息技术层来补充云。我们相信边缘AI会引发一场革命，就像云技术获得牵引力一样大。

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处理好的数据可以多路输出到不同数据源，再配合上实时运维监控和告警系统，就形成了整库全增量的解决方案，让实时同步具备从整库全量同步到整库实时增量同步再到大数据自动增量融合这样的完整链路。

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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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而到2020年，领导者象限发生了很大的变化，最强的领导者已经变为了AWS，其次是微软、谷歌、阿里云，这四家都是云计算厂商，这也印证了Gartner所认为的云才是未来。无论是从市场份额，还是技术引领方面以及营销方面，这些云厂商所提供的数据库都具有优秀的表现，所以才归入领导者象限内。