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第二层是业务安全，这一层会更关注在流程机制安全上，如何杜绝删库跑路。

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从上面的分析来看，OpenTelemetry的定位是作为可观察性的基础设施，解决数据规范与获取的问题

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从以上对比中我们可以看出智能分析技术的好处，但从这些年智能分析技术的应用来看，

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开发人员需要在云和边缘AI之间进行权衡的一些最常见的折衷方案包括：

处理能力：边缘计算设备通常功能较弱，并且难以更换或升级。

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企业希望能通过一个产品来完成这样地数据分析诉求。拿到数据湖或者Kafka事件数据后

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一是以产品全生命周期性价比为目标，实现设计、制造过程与用户需求、理想价格相匹配。

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大家都比较熟悉MVC的开发方式，因此在团队中进行DDD落地的时候，很多同学有疑问为什么要让基础设施层反向依赖领域层呢

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其次，我们还面临着不同类型数据的存储问题，遗憾的是这方面OpenTelemetry并未涉及。

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加强社区自我监督：开源社区的自我监督是确保开源软件质量和安全性的重要手段。

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持续的风险监测和自动化的安全防护措施，为企业和用户提供更加全面和可靠的安全保障。