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当前，AIoT浪潮已席卷而来，RISC-V或许是AIoT时代万物互联的关键，是拓宽物联网生态圈的钥匙。平头哥在RISC-V上的探索和布局，对于推进AIoT战略具有重要意义，此次开源玄铁RISC-V系列处理器，将有力推动RISC-V生态发展、助力万物互联，惠及全球RISC-V社区。

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同时，RISC-V的想象空间巨大，玄铁910全球首次实现兼容安卓，证明了RISC-V朝高性能方向发展的可能。平头哥也将持续探索RISC-V这一架构在更多场景和领域的落地，向“云端一体“迈进。

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是表达了：流计算要求对状态的更新只提交一次到持久后端存储，但这里的状态一般不包括「输出到下游结果」，而仅指引擎内部的状态，譬如各个算子的状态、实时流的消费偏移等，流计算引擎内部状态变更的保证，并不能等价于从输入到输出的一致性，端到端一致性需要你自己关心。

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在存在不确定性计算的流计算中，不确定性计算的（中间）结果可视为流计算引擎状态的一部分。从整体上看，任何一个时间点的引擎状态等于之前所有事件计算结果（中间结果和输出结果）的累计。

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时刻以来的输入集合为 E(t)，输出集合为 Sink(t)，引擎此时状态为 State(t)，State(t) 包括各个算子的状态（包括上面提到的不确定性计算）、数据源的消费偏移量（或文件读取偏移等）等：

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我们在这里将引擎状态作为一种特殊输出的考虑有两点。其一，引擎的状态一般也是输出到外部存储如 RocksDB/HDFS，这和计算下游的输出别无二致。其二，通过屏蔽引擎内部的容错机制实现，简化端到端一致性问题的抽象过程，便于更好地理解问题本身。

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态更新，若引擎下游系统也实现了数据幂等，当在 t ~ t + n 间内出现 FailOver 时，引擎可以通过重新计算 t ~ t + n 之间的所有值，直接输出给下游使用。

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进一步分析，每一次存储或者批量事务存储 O(t) 时，引擎到底做了什么？前面我们定义了 O(t) = Sink(t) + State(t) -> O(t) = Sink(t) + OperatorState(t) + SourceState(t) ，对于引擎来说，当出现 FailOver 时，都会通过 SourceState(t) 回拨数据

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如果我们的计算过程都是确定性的，那么上述的充分必要条件会有什么变化呢？在确定性计算的前提下，如果引擎输出结果的接受端是可以实现为幂等，则很多约束条件会有所简化。由于 O(t) = Sink(t) + State(t) ，引擎内部很好实现幂等状

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因此，在仅有确定性计算的流计算系统中，实现端到端的充分必要条件可退化为：在流计算过程中，需要外部的最终结果接受端实现幂等，实时存储每一条中间和最终计算结果，如果考虑吞吐率不能存储每一条，则需定期批量存储，上述