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从上面的分析来看，OpenTelemetry的定位是作为可观察性的基础设施，解决数据规范与获取的问题，后续部分依赖各个Vendor来实现。当然最佳的方式是能够有一个统一的引擎去存储所有的Metrics、Logging、Tracing，有一个统一的平台去分析、展示、关联这些数据。

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IT系统的问题非常复杂，尤其涉及到不同的场景和架构，因此我们把算法和经验结合起来进行异常的分析，算法包括基础的统计学、逻辑性算法，也包括AIOp相关的算法，经验中包括人工输入的专家知识、网上上积累的各类问题解决方案以及外部产生的一些事件

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再比如，一个成熟的金融智能化方案，单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中，与其他安防设备一起，如报警主机、门禁、IP对讲等，通过软件平台进行综合管理，才能真正实现智能化系统的价值。

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边缘AI补充了云AI，可在需要时提供对即时决策的访问，并利用云获得更深入的见解或需要更广泛或更纵向的数据集来推动解决方案的见解。

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集中式云资源通常用于训练深度学习推理模型，因为开发精确模型需要大量数据和计算。生成的模型可以部署在中央云位置，也可以分发到边缘的设备。

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开发人员需要在云和边缘AI之间进行权衡的一些最常见的折衷方案包括：

处理能力：边缘计算设备通常功能较弱，并且难以更换或升级。
延迟：云计算速度很快，但尚未为驾车或工业控制等实时应用做好准备。
能耗：大多数设计人员通常不必像对待边缘那样考虑云的能耗约束。

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第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。

该方案将阿里云实时数仓全套链路与离线数仓无缝打通。满足一套存储，两种计算（实时计算和离线计算）的高性价比组合。

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阿里巴巴客户体验事业部（CCO）之前使用的DataHub+Flink+OLAP+Lindorm数仓方案，存在任务重复建设、数据存储冗余、元数据管理、加工链路复杂等痛点。而今年双11，Hologres助力CCO构建集实时化、自助化、系统化于一体的用户体验实时数仓，完美助力双11场景，支持上千+服务大屏，削峰30%，整体节约成本近30%。Flink实时写入TPS峰值100w+/s，写入延迟稳定500us内，双11当天查询latency平均142ms，99.99%的查询在200ms以内。

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成本上，阿里云ES提供全托管的弹性伸缩运维能力，避免低峰资源浪费，可通过购买弹性数据节点、控制台配置定时扩缩容、根据业务流量动态扩缩容等方式实现。

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第一阶段：上世纪五十年代的大型机时代。在这个时代，大型机可能不到100台，基本上用在科学研究和国防等领域，当时主要是层次和网状数据库，比较典型的产品是IBM的IMS，IMS已经很少能够见到，在一些金融领域还有应用。