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产生的数据大致分为两类：一类就是结构化的数据，这里的结构化数据不仅包括了关系型数据库中存储的关系数据，也包括了JSON、XML等之前大家称为半结构化的数据，这样的划分是因为这些数据在今天使用数据库的多模能力进行处理已经非常简单了，不像十年前那么复杂，因此这类的数据统称为结构化数据。

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进一步来分析为什么会这样呢？2003年到2006年可以认为是大数据的诞生期，谷歌的三大论文发表对于业界产生了巨大的影响力，但是值得注意的一点是谷歌所提出的技术重点是解决分布式扩展问题，不一定应用在数据库上面。

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因此，从市场需求来看，数据库自动驾驶这样服务是需要的。从技术角度来看，其实也不是非常困难，DBA专家经验加上机器学习技术就可以实现这件事情。

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目前，阿里巴巴的数据库自治服务已经实现了“半自动”，虽然还没有能够达到理想情况下的客户无需任何管理的情况，但是这个方向会持续增强，最终实现数据库全自动驾驶。

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Hologres作为以HSAP理念开发的产品， 隶属于阿里自研大数据品牌MaxCompute，支持PB级数据高并发、低延迟的分析和服务，支持实时数仓、大数据交互式分析等场景。其核心特点是分析服务一体化、以实时为中心进行设计、存储计算分离架构、兼容PG生态。

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在业务层面，好未来（前身学而思）作为Elasticsearch的阿里云标杆客户，直播云业务支撑着百万人线上课堂，支持师生互动，承诺不卡顿并支持500ms低延迟高清画质。

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Databricks数据洞察已经开始为各行各业提供大数据实时分析与决策能力，在金融行业，企业需要利用数据和ML（Machine Learning）实现消费者移动应用app的产品快速迭代，去吸引更多的客户。

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Databricks的notebook提供的数据共享能力和流批一体的数据架构，满足了客户处理和识别数百万用户的流式和批式数据的需求，并且接口统一。客户APP参与度提高了4.5倍、数据处理事件从6小时缩短至6秒、用一个数据湖代替了原有的14+个数据库，效能大幅提升。

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例如，启用边缘的摄像头可以处理源自传感器的所有信息，而不会因无关数据而使网络过载。但是，当最终在边缘检测到感兴趣的对象时，可以将相关帧广播到更大的云应用程序，该应用程序可以存储，进一步分析（例如，帧中对象的子类型是什么以及其属性是什么），以及与人类主管共享分析结果。

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安全性：用于驱动身份验证和处理敏感信息（例如指纹或病历）的AI服务通常最好是在本地出于安全考虑而完成。即使部署了非常强大的云安全性，用户从边缘处理中获得更好的隐私感也可能是重要的考虑因素。