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Metrics：Zabbix、Nagios、Prometheus、InfluxDB、OpenFalcon、OpenCensus
Traces：Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus

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因此和数据挖掘这个工作比较像，收集各类繁杂的数据、格式化、预处理、分析、检验，最后根据得到的结论去

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版本发布验证、A/B Test等功能，下图展示的是阿里内部某个产品内部的全链路可观测架构图：

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同样我们一开始只是做日志引擎（阿里云上的产品：日志服务），在随后才逐渐优化、升级为可观测性的引擎。

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在模型优化部分，我们设计了一个多模态检索模型，包括视觉分支和文本分支两部分，主要是考虑到牌匾的文本信息比较丰富，因此将视觉信息与文本信息进行融合。

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以类别错误噪声样本来说，不同牌匾被误分为同一类别，按照Triplet loss的优化目标则会强制模型将两者距离学习到无限近

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比如牌匾中文字的字体、文字排版或者是文字内容本身。而注意力机制则可以帮助模型在大量信息中准确地关注到能够区分不同牌匾更为关键的部分。

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多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的，但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的，

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K-BERT将三元组注入到句子中，以生成统一的知识丰富的语言表示。ERNIE将知识模块中的实体表示集成到语义模块中

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为了保持单个模态的独立性，我们提出通过初始交互特征融合模块来融合图像和文本模态的初始特征及其交互特征。