平头哥坚持自研技术与开源开放并进，倚天710芯片的推出，说明平头哥已成为全球仅有的少数几家能设计出顶级性能CPU的公司。
文章主要分为三个部分：第一部分，会介绍流计算系统和一致性难题的本质；第二部分，会介绍一致性难题的通用解法以及各种方案间的取舍；第三部分，会介绍主流的流计算引擎是如何对通用解法进行泛化以实现一致性。
端到端一致性（End-To-Ene Consistency），即将数据的输出也作为流计算引擎的一致性设计的一部分，正确的结果贯穿着这整个流计算应用的始终：从输入、处理过程、输出，每一个环节都需要保证其自身的数据一致性，同时在整个流计算流程中，作为整体实现了端到端的一致性。
我们将端到端一致性问题的解法结合工程实践，分析一下通用解法下的若干实现场景。
在通用解法中，我们需要存储每一次计算的中间结果，这对引擎的架构设计、配套基建能力有着很高的要求，如需要高可用、高吞吐的存储后端用于状态存储。
举例：Kafka Streams 的输出后端需要是 Kafka，以配合在事务提交过程中，屏蔽部分已输出至下游（被 Kafka Broker 持久化），但还不满足事务隔离性的消息（read_committed 级别），
下图比较概括地描述了一个系统的质量观测完整生命周期，大体上可以分为如下四个阶段，并且在每个阶段都有需要特别关注的一些数据和指标：
基于上述痛点，我们提出了智能巡检的方案。它具备以下几个优势：
智能前置：现在有很多系统是在告警触发后，进行智能的管理，但是这无法避免告警误报、漏报等问题。智能巡检可以将 AI 的能力前置到监控层，从而在源头上避免潜在的告警问题，挖掘出真正有效的数据价值。
关于对未来的展望：
目前质量观测，数据的统一采集和管理，分析、可视化、监控等能力已经都相对完善
随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为人工智能领域的知识支柱，以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。近年来，知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。
最近几年，一些多模态预训练技术被提出（如VLBERT、ViLBERT、LXMERT、InterBERT等），这些方法主要用于挖掘图像模态与文本模态信息之间的关联。
