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数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、汇总数据层(DWS, Data Warehouse Summary)和应用数据层(ADS，Application Data Store)。

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Single responsibility principle - 单一职责原则

Open/closed principle - 开放/封闭原则

Liskov substitution principle - 里氏替换原则

Interface segregation principle - 接口隔离原则

Dependency inversion principle - 依赖翻转原则

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三管齐下，保证智能 UI 技术体系普适、内聚、可控，从而做好归因分析在广泛业务场景里数据驱动的方式进行迭代。

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幸运的是，针对这些普遍存在的难题，业界涌现了一系列优秀的开源技术组件和工具，让开发者可以更轻松的构建微服务应用。

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随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。

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对于使用者而言，无需购买服务器资源即可直接部署容器应用，也无需对集群进行节点维护和容量规划，可以根据应用配置的 CPU 和内存资源量进行按需付费。

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如果需要更高级的 SQL 分析、异常分析、链路上下游和接口快照，可以集成阿里云应用时间监控产品（ARMS）。

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并且，存储管理员应该决定应该为哪些存储分配什么资源。因此，在组织中运行着成千上万的服务时，对基础存储的管理超过了人们进行明智更改的能力。而且，这就是AI算法派上用场的地方。

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在采集技术之上，企业可以用面向各个场景的埋点规范，来满足日志数据打通等多种业务场景。同时，还可以建立了一套高性能、高可靠性的数据传输体系完成数据从生产业务端到大数据系统的传输；

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公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产-品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表；