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告警静默：满足特定条件的告警无需通知。例如：测试集群在凌晨有计划内变更，期间服务会有短暂不可用，触发预期内告警，该告警可以忽略。

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实际实践过程中，我们通过不断的迭代以提升特征的精准度与全面度，具体的核心几个提取过程为：

1、特征扩充：元数据中的字段有可能为原始数据，这部分需要关联到具体数据表并找出有意义的字段。

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比如做环保检测，对各个生态红线的监管，单靠人逐一来判断的效率是很低的，机器非常适合处理海量的数据，这是我们的切入点。在这个过程中我们发现这样的技术不仅可以用于生态检测方面，还可以用在水利、农业等非常广的方面。

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今年双11，阿里巴巴大促峰值的计算成本相比去年下降50%；

截至11日，小蛮驴无人车在双11期间累计配送快递已超过100万件。

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Serverless 是阿里巴巴降本提效的首选技术方案。
今年双 11，Serverless 不仅成功承载了 3 倍的峰值流量 ，支撑应用场景数量也提升了 2 倍，整体研发运维体系提升 38%，主要表现在以下两个关键点上。

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特殊场景：除了场景的公司内通用场景外，针对不同的行业属性，也可以衍生出特定行业的观测场景与应用，例如阿里云的城市大脑，就是通过观测道路拥堵、信号灯、交通事故等信息，通过控制不同红绿灯时间、出行规划等手段降低城市整体拥堵率。

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智能客服落地需要解决的难题：经过长时间的探索发展下来，除了面向经营者视角的提效降本已被广泛验证外；仍然有几个问题没有解决，比如：B端客户是一个经营链条，里面有客户、知识运营人员、销售/客户代表、坐席人员、管理者等不同角色；以下三个维度我们依然有很长的路要走；

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智能荐句：基于荐句算法，自动化生成及推荐相似问。在创建一个新知识点时，需要很多关联的扩展问来提升准确率；在缺少数据参考的情况下，基于公开、可获取的数据集上结合客户企业内部所有可获取的数据，自动生成推荐扩展问，快速构建知识；

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对于广大 Elasticsearch 使用者而言，在面对系统资源分配、问题请求排查时是否曾遇到以下问题：
• 只知道需要预留许多内存资源给 lucene（一般为系统资源的一半），但是分配的这些是否够用，以及这些内存资源被什么文件所占用，往往都不得而知；

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1、精力不够怎么办——沉浸式融入
沉浸式融入是指当你做一件事情的时候全身心的投入，不要想的太多。