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向上我们会提供能够支持各类可观察性数据的统一存储和计算能力，支持PB级存储、ETL、流计算、百亿级数据秒级分析，为上层算法提供强大的算力支撑；

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而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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保持适当的平衡-如果您完全致力于边缘AI，那么您将失去持续改进模型的能力。没有新的数据流，您将无处利用。但是，如果您完全致力于云AI，则可能会危及数据质量-由于需要进行权衡才能使其可上传，并且缺乏反馈来指导用户捕获更好的数据-或数据量。

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在其他情况下，当在边缘生成大量数据时，在本地更新模型，然后将其子集反馈到云中以进行进一步优化可能更有意义。在对敏感数据进行推理时，开发人员还需要考虑一些隐私问题。例如，如果开发人员希望通过手机摄像头检测中风的证据，则应用程序可能需要在本地处理数据以确保符合HIPAA。

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边缘AI芯片组中受支持的神经网络架构的类型是有限的，并且通常比在云中可以实现的功能落后几个月。解决这些局限性的一种有用方法是使用编译器工具链和堆栈，例如Apache TVM，它们有助于将模型从一个平台移植到另一个平台。

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在这个过程中，很多公司推出了批处理、实时计算，但离线批量数仓和实时分析具有不可调和性，离线数仓满足不了业务时效性的要求，而绝对的实时数仓也

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Hologres在全链路实时数仓建设场景，与Flink做了深度的融合，同时支持Flink的sink表、source表、维表。业务上可以基于Flink进行实时ETL清洗、转换，将明细数据、轻度汇总数据以及业务汇总数据存储在Hologres，再通过Hologres实时查询并输出数据至第三方分析工具进行实时分析。

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Elasticsearch构建在Elastic Stack开源生态矩阵中，包括Beats（轻量级数据采集工具）、Logstash（收集、过滤、传输数据的工具）、Elasticsearch、Kibana（灵活的可视化工具）。

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再次，数据库将默认开启自动驾驶，这一点在技术上而言已经不再有瓶颈存在，未来将会在各个领域进行突破。最后，各种国产数据库百花齐放，并且应用到各行各业，很多核心系统都开始切换到国产数据库，如PolarDB、TiDB、达梦等等，国产数据库必将全面崛起。

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DevOps 应用交付流水线里面包含了很多环节，如何将这些环节非常流畅地串联起来，实现自动化也是非常重要的方面。