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性能高1倍，价格低3/4！数据库实时同步新选择！
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。

DataWorks数据集成可以追溯到2011年的DataX1.0和2.0版本，随后3.0版本正式对外提供服务，再后来公有云、专有云、阿里内部功能三版合一，建立了Data Integration 服务。在2019年，DataWorks数据集成完成了商业化，独享资源组上线，按量付费、包年包月的付费方式也成功面向了用户。在2020年，全增量实时同步解决方案正式发布。

在全增量实时同步解决方案系统中，可以从MySql、Oracle、IBM DB2、SQL server、POLARDB等关系型数据库中全量离线同步到MaxCompute、Hologres、Elasticsearch、Kafka、DataHub等大数据产品中，再实现实时抽取关系型数据库的变更信息，同步到大数据产品中。像MaxCompute这种离线数仓，可以通过同步到Log表、拆分至Delta表、Merge到Base表，最后再写入MaxCompute这样的方式做实时增量同步。

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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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技术的碎片化，降低可移植性。
随着越来越多的企业 IT 架构，从 on Kubernetes 到 in Kubernetes，大量的 CRD、自定义 Controller给 Kubernetes 的稳定性和性能带来大量的挑战。面向终态的自动化是一把 “双刃剑”，它既为应用带来了声明式的部署能力，同时也潜在地会将一些误操作行为被终态化放大。在发生操作故障时副本数维持、版本一致性、级联删除等机制反而很可能导致**半径扩大。

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以开源项目OpenKruise的方式与社区开放、共建。一方面帮助企业客户在云原生的探索的过程中，少走弯路，减少技术碎片，提升稳定性；一方面推动上游技术社区，逐渐完善和丰富 Kubernetes的应用周期自动化能力。

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然而大多数企业尚未对云财务管理有清晰的认知和技术手段，在 FinOps 2020年调研报告中，将近一半的受访者（49％）几乎没有或没有自动化方法管理云支出。为了帮助组织更好了解云成本和IT收益，FinOps理念开始流行。

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奇怪的是,对于那些以建立专家模型为生的人,从神经网络和其他来自机器学习的高度技术中获益是显而易见的。实际上(与理论猜测相反) ,深度学习的惊人成果受到了商界、政府机构、研究界以及越来越多的学者的高度重视。正如一位学者所说:

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人工智能，简称 AI，是计算机发明时就存在的一个技术领域。它的一大核心特点就是可以类人脑地辅助人类工作。其通过一系列数学的方法，如概率论、统计、线性代数等，分析和设计出能让计算机自动学习的算法。

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如下图所示，以图片搜索为例，我们先以离线的方式对所有历史图片进行机器学习分析，将每一幅图片（或者图片里分割出来的人物）抽象成高维向量特征，然后将所有特征构建成高效的向量索引，当一个新查询（图片）来的时候，我们用同样的机器学习方法对其进行分析并产出一个表征向量，然后用这个向量在之前构建的向量索引中查找出最相似的结果，这样就完成了一次以图片内容为基础的图像检索。

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流式实时 & 在线更新：Proxima 采用扁平化的索引结构，支持在线大规模向量索引的从 0 到 1 的流式构建，并利用邻居图的便利性和数据特点，实现了索引即增即查、即时落盘，以及实时动态更新。

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一个sample文件，包含了一个range信息，这个range关联了一个hoverResult。含义是该文件的某个位置范围内，触发hover事件的话，就给出hoverResult存储的结果。