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多套方案交织：可能要使用至少Metrics、Logging、Tracing3种方案，维护代价巨大

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并且还支持流式异常检测；同时也支持使用Scheduled SQL进行数据的编排，帮助我们产生更多新的数据。

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时序类的查询一般QPS都较高（主要有很多告警规则），为了适应高QPS查询，需要把数据的聚合性做好

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目前我们这套平台上已经积累了10万级的内外部用户，每天写入的数据40PB+，非常多的团队在基于我们的引擎在

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现在阿里全面云化后，包括阿里内部的团队也会在乎自己的IT支出，尽可能的压缩成本。

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、有效实施。包括引擎中的传感器、数据、计算、算法等工作一直在不断进行演进和迭代，例如更加便捷的eBPF采集、

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。该方向一直是计算机视觉领域的一个长期研究课题，在行人重识别、人脸识别、视觉定位等任务中均有广泛的研究。

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在下图场景中，两个牌匾的整体布局以及颜色都非常相似，但是其中POI名称发生了变化。而在该场景下，我们希望两个牌匾不要匹配

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而在不同资料中筛选同一POI牌匾是一件非常复杂的工作，如果进行人工标注的话，则会带来高昂的标注成本，并且无法大规模标注。

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针对视觉信息，我们优化了模型全局特征和局部特征的提取能力。