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但是个人从 2016 年开始一直在思考一个问题：能否换一种 session pool 维护方式，去掉定时轮询机制，完全不使用任何的 goroutine 维护每个 client 的 session pool？

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第四阶段：到了2000年，开始进入互联网时代。大家也都有非常深刻的体会，无论是搜索、社交还是电商等都有非常广泛的应用，此时像MySQL、PG、Redis、MongoDB等开源数据库也得到了非常广泛的应用。

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Gartner基本上每年都会发布魔力象限，所有的数据库厂商都会非常关注魔力象限。可以看到，2013年数据库魔力象限的领导者象限中主要包括Oracle、微软、IBM和SAP，这几个巨头几乎处于无敌的位置，所有的NoSQL厂商以及大数据厂商都在普通玩家的象限。

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虽然分布式存储的技术挑战非常大，但是云厂商把这些问题基本上解决了，所以很多企业开始基于云厂商基础设施的能力构建分布式的数据计算能力，这也导致了大数据技术、数据仓库以及数据库逐渐走向融合。

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2020年双11，云原生实时数仓首次在阿里巴巴双11核心数据场景落地，实现商业全链路实时化，毫秒级海量数据处理能力。搜索推荐业务数据开发效率提升4倍，菜鸟物流包裹数据链路从小时级优化到3分钟，考拉分钟及小时业务1分钟内完成，大数据的实时分析与决策在瞬息万变的市场竞争中成为了标品！今天，我们将向大家分享阿里云实时大数据解决方案，助力企业实时决策。

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数据集成将数据同步过来以后，我们需要实时的数据仓库将这些数据更好地应用起来。刚才简单介绍了实时数仓的解决方案，接下来我们向大家详细介绍基于Hologres和Flink的实时数据分析方案。

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同时通过与达摩院向量引擎库Proxima的深度集成，可应用于实时推荐场景，实时推荐依赖特征查询、实时指标计算、向量检索召回，Hologres向量查询功能与Proxima深度整合可以提供高性能的向量查询服务，再加Flink和PAI，可以应用于实时个性化推荐、图像、视频及人脸等，提高广告留存率。

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除了Hologres+Flink构建实时数仓，很多公司正在使用Hadoop生态引擎构建大数据分析平台，并且已经在成熟地使用离线数据仓库。阿里云Databricks数据洞察可以基于Hadoop生态构建批流一体的实时数仓，对企业现有架构进行升级，满足实时分析决策的要求。

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集中式云资源通常用于训练深度学习推理模型，因为开发精确模型需要大量数据和计算。生成的模型可以部署在中央云位置，也可以分发到边缘的设备。

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一种策略在于创建一种在模型和数据的大小与数据传输成本之间取得平衡的体系结构。对于大型模型，留在云中更有意义。有多种方法可以减小模型大小以帮助解决问题，但是，如果要处理非常大的模型，则可能需要在云中运行它。