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worker线程会在row_purge函数中，循环处理coordinator分配来的每一个Undo Records，先通过row_purge_parse_undo_rec，依次从Undo Record中解析出type、table_id、rollptr、对应记录的主键信息以及update vector。

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在软件侧，通过统一资源池进行统一调度，支撑大规模的离在线混部，实现在线业务优先调度。

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其中基础中间件进行BaaS改造，微服务升级到MSE，消息升级到MQ，可观测升级到ARMS，高可用升级到AHAS，全链路压测升级到PTS，升级成公有云产品，极致弹性，大促分钟级建站和扩容，大大提升建站效率。

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在函数计算进入集团之前，云上的 Serverless 技术体系一直无法融入到开发者生态，虽然功能丰富、强大，但是无法被业务使用，甚至出现了使用 Serverless 技术后，

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数据的覆盖面足够的全：能够包括各类不同场景的不同类型的数据，除了狭义的日志、监控、Trace外，还需要包括我们的CMDB、变更数据、客户信息、订单/交易信息、网络流、API调用等

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相比自有协议的封闭模式，兼容开源、标准协议大大扩充了我们平台能够支持的数据采集范围，而且减少了不必要的造轮子环节。上图展示了我们兼容外部协议、Agent的整体进度：

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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“讲故事”。

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在出现问题的时候能够基于这些观测的数据自动进行异常的诊断、得到一个可靠的根因并能够根据诊断的根因进行自动的Fix。

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vad label制作的不准确性，简单的采用一些能量判断法当做vad模块的groundtruth，也会影响最终效果

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团队研发的智能降噪技术应用到阿里集团内的多个场景。在助农直播中，我们的算法有效去除田间机械的噪声，还原清晰语音；在钉钉在线课堂中，我们智能降噪结合盲源回声消除