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因为智能化应用的特殊性，只靠单个产品，并不能真正带来巨大的效果提升，实现人工智能的安防应用，对用户来说，必须是整体的解决方案才有价值。这意味着用户对于项目的整体智能化需求更加明确。

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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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数据集成的实时同步技术自带脏数据收集机制，在整个ETL的链路中，无论是读取端还是写入端不支持的数据，都可以通过插件中心的能力收集并输出到用户配置的目标端，包括本地日志、Loghub、MaxCompute等，为数据的再处理提供支持。

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前面的部分主要是进行回顾，接下来对数据库的未来进行畅想。如今我们正在迎接新的数据时代，上图中展示的数据来自IDC的报告，IDC统计预测，去年全球有45ZB数据，而到了2025年数据量将会达到175ZB。

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虽然分布式存储的技术挑战非常大，但是云厂商把这些问题基本上解决了，所以很多企业开始基于云厂商基础设施的能力构建分布式的数据计算能力，这也导致了大数据技术、数据仓库以及数据库逐渐走向融合。

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如今我们正在迎接新的数据时代，因此需要做好准备。虽然今天我们的系统更多的跑在关系型数据库和数据仓库等，但是随着物联网、工业互联网这些领域的爆发，如何去迎接新的数据时代是一个非常有意思的话题。

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如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。

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遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。

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这里对比一下采用云托管的应用和采用 Serverless 的应用最本质的差异在哪里。对于应用而言，可以将其构建模式拆分为三层，分别是底层基础设施管理、中间的外部服务集成和上层的应用逻辑。

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可以看到，在容错方面，平台提供了非常强的能力，包括多AZ的容灾能力、快速的弹性能力、内置的流控能力以及多层次、多维度的监控报警能力。借助于这些能力，用户管理基础设施的复杂度就大大降低了。