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MyBase机制与上面的实例级别的交互产品的区别在于，在MyBase上面，给用户提供的是一台完全独立的服务器，可以是一台完全独立的物理主机，一台实实在在的物理主机，在购买完这台物理主机之后，可以在这台物理主机上面直接分配自己的数据库，这种方式有两个好处：

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它可以帮助激发更高层次的思维，提高解决问题的能力，并对课程材料有更深的理解。

在以AI为动力的LMS软件的帮助下，教师可以创建几乎任何类型内容的在线课程。他们可以添加图片、交互式视频、演示文稿、图表、调查问卷、测验以及其他任何可以帮助学生高效学习的内容。

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盲目：1886年1月29日德国人卡尔·本茨发明了人类史上第一辆汽车，那个时候的汽车仅仅具备行驶的最基础能力，根本没有任何和可观察性相关的事情。

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云原生带来的不仅仅是应用部署能够部署云上而已，其整个的定义是一套新的IT系统架构升级，包括开发模式、系统架构、部署模式、基础设施全套的演进和迭代。

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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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随着人工智能技术深度应用，视频分析技术智能化发展，视频监控已从被动识别过渡到了主动获取、分析、预测的阶段。视频监控与视频分析、深度学习、云计算等领域资源不断整合，摄像头的功能不断深化、使用场景不断丰富，成本、算法、带宽容量不断优化，产业边界不断拓宽。

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算法标准统一

统一的协议标准是视频监控行业发展的必然趋势。人脸识别、视频结构化等AI技术的算法标准一致，供应商之间的协议标准统一，将会使得不同品牌前中后端互相识别，实现数据互通互享。

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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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实时分析决策的第一步就需要将数据实时同步到大数据计算引擎，DataWorks数据集成采用自研高性能引擎，在相同的机器规格情况下，RDS实时同步性能最高为其他数据同步方案的2倍，而价格可低至其1/4。通过DataWorks数据集成，企业可以进行高效、低成本、稳定的实时数据同步。

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数据集成将数据同步过来以后，我们需要实时的数据仓库将这些数据更好地应用起来。刚才简单介绍了实时数仓的解决方案，接下来我们向大家详细介绍基于Hologres和Flink的实时数据分析方案。