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下一个阶段中，云的体系已经远远超越了基础设施，能够看到在各个领域都出现了很多的云服务。因此，在今天需要考虑如何利用云服务的能力，以搭积木的方式来更快速地构建应用，而不是重复造轮子，这就是云原生的模式。

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云的产品体系正在迅速 Serverless 化
目前，主流的云计算产商的产品体系也正在迅速地 Serverless 化，这并非是对于未来的预测，而是实际正在发生的事实。

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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。
K8s集群管理：阿里云容器服务ACK的节点池管理，

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用数据进行学习的目标是预测响应变量或者用一组给定的属性对响应变量分类。这与线性回归有点类似,在线性回归中,用一组独立变量(也叫属性或特征)通过一个线性模型来预测因(响应)变量。

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还是通过他在该领域的经验与知识呢？在阿里内部，你可以了解更多不同 BU、不同业务的新知识、新技术，其实也是另一种意义上的“永远年轻”。

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就其定义而言，网络安全是一个高度不稳定、不断变化的领域。确保有效的防御态势需要持续监测威胁，并制定防御策略以应对威胁，并实施新的应对措施。当应用到不断发展的物联网领域时，这一挑战变得更加复杂。传统的安全控制措施在连接无数和执行不同任务的设备的物联网环境中根本不起作用。

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由layer norm变为frame norm，从原理上保证可实时处理，同时客观指标并没有下降，还有轻微的提升

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而IT系统经过几十年的飞速发展，整个开发模式、系统架构、部署模式、基础设施等也都经过了好几轮的优化，优化带来了更快的开发、部署效率，但随之而来整个的系统也更加的复杂、开发依赖更多的人和部门、部署模式和运行环境也更加动态和不确定，因此IT行业也已经到了需要更加系统化、体系化进行观测的这一过程。

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可观测数据引擎的整体架构如下图所示，从底到上的四层也基本符合方案落地的指导思想：传感器+数据+算力+算法：
• 传感器：数据源以OpenTelemetry为核心，并且支持各类数据形态、设备/端、数据格式的采集，覆盖面足够的“广”

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可观测数据引擎的整体架构如下图所示，从底到上的四层也基本符合方案落地的指导思想：传感器+数据+算力+算法：
• 传感器：数据源以OpenTelemetry为核心，并且支持各类数据形态、设备/端、数据格式的采集，覆盖面足够的“广”