gydtep

整个过程当中，我们在平台建设、业务支持、平台运营、AI创新以及AI整体运营等各个方面做了很多尝试，有了不少的收获和感悟。

最近，我花了一些时间，将其初步梳理出来，写成了这篇文章。

gydtep

常见的情况，是我们的页面太干净、太空了，舍不得放一句解释的话，当用户遇到问题，就不知所措了。所以，可以在标题下面做小字解释、在概念上面出tip气泡提示。对于复杂的情况，在帮助文字后面还可以加上“了解更多”链接——直接跳转到帮助文档的相应地方，而不是要用户从头查找。

gydtep

国外的黑客团队，专门针对MongoDB的bug做了一次批量攻击，全网扫描开放的MongoDB端口的主机，登录上去之后，把里面的所有的数据库的备份数据全部拿走了，本地数据库上面已经没有任何数据。黑客给每一台被攻击的企业做了留言，一旦想拿回数据，就往这个账户上面汇0.2个比特币，0.2个比特币是针对普通企业，特别有名的企业，比特币价码会水涨船高。据不完全统计，全球范围之内大概有3万个数据库受到攻击，大概产生6000个比特币，即使按照今天比特币估值，赎金的范围大概是在5亿人民币左右。

gydtep

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。

gydtep

统一协议：OpenTelemetry为我们带来了Metric、Tracing、Logging（正在制定中，LogModel已经定义完毕）的统一标准，三者都有相同的元数据结构，可以轻松实现互相关联

gydtep

将更多的AI从云转移到边缘的关键挑战之一是，能够在边缘AI芯片中高效运行的神经网络架构。聪明的行车记录仪供应商。

gydtep

基于上云解决方案，建立了多种场景化解决方案，包括智能实时数仓解决方案、实时监控大屏解决方案、数据湖解决方案，其中比较典型的智能实时数仓解决方案，适用于电商、游戏、社交等互联网行业大规模数据实时查询场景：

gydtep

在新零售行业，为了保障企业供应链数据实时采集、加速处理数据，为实时决策提供保障（快速检测问题，减少经济损失）。使用Databricks构建实时数仓后，数据延迟从2小时降低到15秒，并且由于数据链路精简，业务代码量也相应减少：Python代码从565行减少到317行，YML配置从252行减少到23行。

gydtep

上图的统计数据来自于DB-Engines，可以看到无论是Oracle还是DB2，他们的曲线相对而言比较平滑，其增长是非常缓慢的，而与之形成鲜明对比的是：云原生数据库领域发展得非常快。右图是亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云以及阿里云的自研云原生数据库全部统计数据，可以发现云原生数据发展非常快。无论是从技术上还是生产上，云原生数据库代表着一种新的生产力。

gydtep

IoT设备管理：KubeEdge和OpenYurt等边缘容器技术都提供了对海量边缘设备的管理能力。