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再比如，一个成熟的金融智能化方案，单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中，与其他安防设备一起，如报警主机、门禁、IP对讲等，通过软件平台进行综合管理，才能真正实现智能化系统的价值。

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保持适当的平衡-如果您完全致力于边缘AI，那么您将失去持续改进模型的能力。没有新的数据流，您将无处利用。但是，如果您完全致力于云AI，则可能会危及数据质量-由于需要进行权衡才能使其可上传，并且缺乏反馈来指导用户捕获更好的数据-或数据量。

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边缘AI芯片组中受支持的神经网络架构的类型是有限的，并且通常比在云中可以实现的功能落后几个月。解决这些局限性的一种有用方法是使用编译器工具链和堆栈，例如Apache TVM，它们有助于将模型从一个平台移植到另一个平台。

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第三步：实时数据按实际业务需求使用Flink中进行实时ETL（可选），结果入库MaxCompute交互式分析（Hologres）构建实时数据仓库、应用集市，并提供海量数据的实时交互查询和分析。Hologres提供实时离线联邦查询。

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Hologres作为以HSAP理念开发的产品， 隶属于阿里自研大数据品牌MaxCompute，支持PB级数据高并发、低延迟的分析和服务，支持实时数仓、大数据交互式分析等场景。其核心特点是分析服务一体化、以实时为中心进行设计、存储计算分离架构、兼容PG生态。

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Hologres在全链路实时数仓建设场景，与Flink做了深度的融合，同时支持Flink的sink表、source表、维表。业务上可以基于Flink进行实时ETL清洗、转换，将明细数据、轻度汇总数据以及业务汇总数据存储在Hologres，再通过Hologres实时查询并输出数据至第三方分析工具进行实时分析。

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MaxCompute+Hologres可以构建秒级交互式分析，MaxCompute数仓可以通过Hologres直接加速查询，无需数据移动，并对接BI分析工具，实现实时分析离线数据。也支持MaxCompute数据快速导入Hologres构建索引，提供更高QPS、更快查询响应的查询服务。

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第五阶段：今天是数据库的“云+端”时代。无论是新媒体、移动应用、云计算以及物联网等，包括今年新冠疫情导致在线教育、在线办公都飞速发展，其实都代表着一个新的时代的开始。在这个阶段，云数据库起到了非常大的作用。比较典型的云数据库产品就是AWS的RDS和Redshift以及阿里云的PolarDB和ADB等。

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截止到2020年12月，在DB-Engines上目前一共有363种数据库。按照数据库模型来看，传统的关系型数据库和非关系型数据库占比为3:1，可以看出，关系型数据库依旧是主流。而按照商业和开源数据库的角度来看，两者依旧是平分天下。在商业数据库领域，具有代表性的数据库有Oracle、SQL Server等；而在开源数据库领域，具有代表性的数据库有MySQL和PG等。

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截止到2020年12月，在DB-Engines上目前一共有363种数据库。按照数据库模型来看，传统的关系型数据库和非关系型数据库占比为3:1，可以看出，关系型数据库依旧是主流。而按照商业和开源数据库的角度来看，两者依旧是平分天下。在商业数据库领域，具有代表性的数据库有Oracle、SQL Server等；而在开源数据库领域，具有代表性的数据库有MySQL和PG等。