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最近分析型数据库在资本市场和技术社区都非常的火热，各种创业公司的创新型产品如雨后春笋般出现。这一方面是因为当前阶段企业日益依赖从数据中寻找增长潜力带来需求的增长，另一方面云原生技术的发展带来现有技术体系的进化和变革，诸如Snowflakes这类产品的成功证明，使用云原生技术再造分析型数据库技术体系是必要的且存在很大的市场机会。

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对于一个列索引，只有个Active RowGroup负责接受新的写入。当该RowGroup写满之后即冻结，其包含的所有Datapack会转为压缩格保存到磁盘上，同时记录每个数据块的统计信息便于过滤。

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除此之外，我们使用GeM[3]池化层替代了最后一个global average pooling，GeM是一种可学习的特征聚合方法，global max pooling和global average pooling都是它的特殊情况，使用GeM池化可以进一步提升全局特征鲁棒性。

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诞生于2010年的RISC-V，则是一个基于精简指令集（RISC）原则的开源指令集架构（ISA），它由一家非营利基金会所有，所有企业都可以加入基金会，免费使用RISC-V架构，并在其基础上进行改动，被广泛看好成为下一代广泛应用的CPU架构。

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在实际的流计算引擎实现中，对于结果内容的定义大都是一致的，主要包括输入源的消费偏移 SourceState(t)，e.g. Kafka Offset，算子状态 OperatorState(t)，e.g. Spark RDD 血缘，输出的结果 Sink(t)，e.g. Kafka 事务消息，但是在结果的存储方式上各有所不同，下面我们来看一看目前业界主流的几个流计算引擎的设计考量。

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例如日志可能会使用 ELK 或者 Splunk，指标会使用 Prometheus，Trace 使用 Skywalking、Jaeger 或者 zipkin。但太多的选择也不见得是好事，在这种情况下，可观测性数据的管理又给我们带来了如下几个痛点：

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通知升级：长时间未解决的告警要进行升级。例如某告警触发后，通过短信通知到了某员工，但是该问题长时间未被处理，导致告警一直没有恢复，此时需要通知升级，通过语音的方式通知到该员工的领导。

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ESSD 云盘的性能与容量线性相关，容量越大性能越高，相比 SSD 云盘有大幅的性能提升。更多详情，请参见 ESSD 云盘。

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DataWorks数据集成可以通过实时库监控抽取从关系型数据库（MySQL、Oracle、PolarDB等）抽取数据，再采取消息订阅的方式汇聚实时消息流数据，汇聚起来的数据可以去做一些数据处理，包括数据过滤、字符串替换和以后将会支持的Groovy函数，这也是一个比较标准的ETL流程。

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成本上，阿里云ES提供全托管的弹性伸缩运维能力，避免低峰资源浪费，可通过购买弹性数据节点、控制台配置定时扩缩容、根据业务流量动态扩缩容等方式实现。