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在Dapper的启发下，业界诞生了很多用于分布式链路追踪的开源组件，为了保持对链路中每一个环节的记录与匹配，不仅需要在应用内部对跟踪信息进行传递，还需要让跟踪信息跨越不同的应用以及不同的分布式组件。

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有没有一套经历过大规模实际业务场景验证，又简单易用的全链路监控产品呢？在云计算时代这个问题的答案是肯定的，阿里云ARMS就能满足这个要求，代表着业界在全链路监控以及应用性能管理领域的最高水平。

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应用实时监控服务ARMS（Application Real-Time Monitoring Service）起源于阿里巴巴内部的EagleEye（鹰眼）系统，已经经历了近10年的沉淀和演进。鹰眼系统同时将基础设施层、分布式应用层

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在ARMS的理念中，对全链路监控的理解已经超出了一般意义上APM（应用性能管理的范畴），而是把“可观测性”作为产品的最重要使命。可观测性是一切自动化决策的基础，求最终目的是为一个复杂分布式系统所发生的一切给出合理解释。

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ARMS采用无代码侵入探针接入方式，对于应用接入只需要非常简单的几个步骤，以Java应用为例：

1 . 开通ARMS服务：登录阿里云控制台后，打开ARMS产品主页，按照提示开通“应用实时监控服务试用版”，开通服务后会获得15天的免费产品试用。

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随着产品功能迭代，还需要重新走一遍全部流程。在这个流程里，业务需求来自很多团队，包括产品团队、运营团队、市场团队等，橙色标注的文字是一个产品经理一定要重点关注的节点和事项（如下图所示）。

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嵌入式系统的边缘人工智能

边缘人工智能是制造业整体AI开发的重要组成部分。 Edge AI在硬件设备上本地处理数据，而不是依靠通过互联网连接的集中式数据库或处理节点。

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对于大多数物联网解决方案，后端服务器通过多个设备和通过互联网连接的传感器接收数据。一台或多台服务器托管用于处理数据的机器学习算法，从而创造AI解决方案提供的任何价值。

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针对这种场景平台提供了流式数据通道服务，通过流式数据上来可以写得特别碎，一行写一次也可以，不需要担心小文件的问题，也不用担心并发的问题，并发可以无限多。流式数据通道是不限并发的，但是批量是限并发的。

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上图中可以看到，批量上传的流程是先创建一个upload session (第31行),然后open writer，用writer去写数据，然后close，再upload session加commit。