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目前，对于非训练的检索方法，能较方便的支持全内存索引的在线动态新增和查询，然而面对即时落盘、内存不足、在线向量动态更新和删除等要求，操作成本很大，满足不了实时性。

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目前，业内普遍使用的向量检索库是 Facebook AI 团队开源的 Faiss (Facebook AI Similarity Search) 引擎。

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例如，针对公开的十亿规模的 ANN_SIFT1B 数据集（来源 corpus-texmex.irisa.fr），在 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU & 512GB 内存的服务器上，由于 Faiss 要求的计算资源过于庞大，

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Proxima 支持流式索引和半内存构建检索模式，真正做到了有限资源下，单机十亿规模级别的索引构建，以及高性能高精度检索。Proxima 这种高性能低成本能力为 AI 大规模离线训练和在线检索提供了强有力的基础支持。

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第四定律：The structures of large systems tend to disintegrate during development,qualitatively more so than with small systems，即大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。

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脑裂问题
一种是采用投票机制（Paxos 算法）。
一种是采用租约机制——Lease，租约机制的核心就是在一定时间内将权力下放。

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让开发者可以更轻松的构建微服务应用。像 Spring Cloud 和 Dubbo 这样的技术框架，经过多年的发展，已经演化为微服务领域的通用标准

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在这个流程中，还没有涉及到对于流量精细粒度控制的高级灰度方案，但已经足够体现出其复杂性和操作难度了。

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有着非常陡的学习曲线。而且 Kubernetes 生态中各种组件的搭建，再加上网络层与存储层的适配，都涉及非常复杂的工作。

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在大型分布式 IT 架构领域，微服务是一项必不可少的技术。从本质上来讲，微服务是一种架构风格，将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用，应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。