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当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。

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数据服务可以使应用对底层数据存储透明，将海量数据方便高效地开放给集团内部各应用使用。

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除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。

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机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。

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覆盖终端、边缘、数据和平台安全，并通过与传统工控安全产品合作给客户提供完整的工业互联网安全解决方案。”

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一层是数据的可信性，体现在数据源的身份可信，数据本身的不可篡改，数据处理的多方参与互信。以可信数据为支点来满足上下游企业、用户、政府监管等各种横向诉求，实现数据流动，驱动产业升级。

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首先，只要一个系统是为人服务的，就必然存在波峰和波谷。对于一个 7*24 小时运行的系统，不可能永远保持同样的用户流量，二八原则对于很多业务系统依然适用（ 80% 的用户流量集中在 20% 的时间段）。

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面对海量的数据和复杂的计算，数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台和数据整合及管理体系。

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数据服务可以使应用对底层数据存储透明，将海量数据方便高效地开放给集团内部各应用使用。如何在性能、稳定性、扩展性等多方面更好地服务用户；

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不管是数据公共层还是应用层，最终都需要面向业务提供服务。为了让业务部门找数据、看数据、用数据更加方便，我们将OpenAPI升级为能缓解业务变化对数据模型冲击的包括方法论+产品在内的OneService体系，使其在提供统一的公用服务的同时，兼容面向个性化应用的服务。