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说实话，以前我们经常使用以数据驱动的设计以及开发方式，大部分的业务逻辑都是在 biz 层完成的，但是领域驱动设计和数据驱动设计最大的不同就是，大部分核心的业务逻辑需要下沉到 domain 层中。

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对比两种方式，我们可以看到 Pull 方式需要终端设备主动管理消息获取逻辑，这个逻辑其实有一定的复杂性（可以参考 RocketMQ 的客户端管理逻辑），而终端设备运行环境和条件都很庞杂，不太适应较复杂的 Pull 逻辑实现，比较适合被动的 Push 方式。

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作为“新基建”的一部分，人工智能基础设施是为人工智能应用和服务提供计算、存储以及通信能力的智能大脑，为新一代信息技术和相关行业产业的创新提供算力、算法基础条件。

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SCU 如何计费？
SCU 按照容量定价，不同地域的价格不同。有关不同地域下 SCU 的价格列表，请参见块存储定价页面。

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但是他不清楚这些系统应该具体做成什么样子。这个时候，我认为领域专家就非常重要了，DDD也非常强调领域专家的重要性。

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不同于成熟的软件开源，硬件开源是个新概念。
     对于开发者来说，直接使用开源软件，成本比较低，有吸引力。但硬件开发流程复杂、时间漫长，试错代价昂贵，对硬件开源提出了更高的要求。因此，经过市场验证的开源处理器便成为众望所归。

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在定义一中我们可以看到，流计算输入的数据是无边界的，所以系统中会存在消息抵达流计算系统延迟、顺序错乱、数量/规模未知等不确定因素，这也是流计算系统一致性复杂性远远大于批处理系统的原因：批处理系统中的输入是确定

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我们在上面定义了端到端一致性难题：R(E(t), O(t)) = O(t+1)。从输出结果的使用方（引擎内部和引擎下游数据消费方）的视角来看：对于记录 O(t+1)，当在故障发生的时间小于 t （数据没有输出）或者 大于 t + 1（数据已经输出了），数据肯定是一致的。

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Offset，算子状态 OperatorState(t)，e.g. Spark RDD 血缘，输出的结果 Sink(t)，e.g. Kafka 事务消息，但是在结果的存储方式上各有所不同，下面我们来看一看目前业界主流的几个流计算引擎的设计考量。

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二 多模态商品知识图谱及问题
随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为人工智能领域的知识支柱，以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。多模态知识图谱与传统知识图谱的主要区别是，传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和