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人工智能将如何改变世界

人工智能正在促进许多新的发展。人工智能所做的事情就是为人类提供更多的帮助。人们在以往需要进行数千小时的实验才能得到结果。而人工智能技术现在能够更好地模拟这些实验，因此可以更快地得到结果。

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开源的全链路监控方案能帮助开发者更深入的理解全链路监控的思想、原理以技术细节，但在在生产环境大规模使用开源方案，还是会给开发者带来很大的挑战：

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其中，-javaagent后面的路径是探针文件所在的路径，arms.licenseKey可以从ARMS的控制台获得，appName代表应用的名字。在微服务应用中，一个应用可以拥有多个对等的应用实例，这些对等的应用实例接入ARMS的时候，使用同样的应用名，这样ARMS可以把这个应用的多个实例放到一个分组中进行统一管理。

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从应用列表进入应用总览页，首先呈现给使用者的是概览分析视图，在这个视图中，我们能够查询应用在指定时间的关键指标。右上角的时间段是一个非常重要的选项，使用者可以根据需要来修改此应用关键指标的采集时间范围（默认15分钟）。在ARMS的很多视图里面，都提供了这个选项，来帮助使用者查看指定时间范围的监控信息。

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。围绕这一点，他们对产品进行了大改版，并在较短时间内实现了用户数量快速增长，这是一个很好的数据驱动案例。反观国内，大一点的创业公司会优先考虑如何做概念，如何存活下来，像上述那样用数据实现业务驱动的很少。

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以上内容主要围绕数据驱动的闭环展开，包括目标、洞察、迭代、落地等各个环节，在这之中有一套标准的方法论，如果能把这套标准方法论体系化和产品化，可以极大的提升决策效率。

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流计算方面，Blink，Spark也都是有MaxCompute同步插件的。数据同步服务方面，DataWorks的数据同步，实时同步和离线同步，都是支持MaxCompute同步的。

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除了正常的commit之外，MaxCompute还支持让用户检查数据正确性。比如用户open了五个writer，commit的时候可以把这五个ID当成例子上传确认。如果检查到服务端与这个例子不一致，commit就会报错。

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流式数据通道是新提供的一种服务，因为现在的上游服务大多数都是一些流式服务灌进来的，也就是说单并发可能流量没有那么大，但是都是比较细碎的数据，这种情况如果用批量数据通道会遇到很多限制。

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这个功能也有使用限制。
第一，一个upload session不能超过2万个Block。
第二，Block ID会导致数据覆盖。