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真正要把一个平台做好，不仅要像上面说的，自己多当“标注员”，更应该做做 “业务方”。支持业务、赋能业务，跟自己做业务，还是有很大差别的。

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如果一个平台有数据的沉淀，那么这些数据就需要深度挖掘，从而产生更多、更大的价值。

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平台协同：连接，产生价值
单个平台的价值和能量是有限的，当你突破平台的界限，创造更多的连接和闭环，你就会打造出一个欣欣向荣的系统和生态。

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此时人工智能能做什么?它可以标记这个问题并立即提醒老师。然后老师可以重新表述问题，或者对学习材料做出必要的调整。

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软件迭代：算力+算法构成了智能化的最终目标，然而算法不可能完美无瑕，我们会根据逐渐积累的自动驾驶数据不断进行算法的升级，使软件系统能够不断的升级以获得更佳的自动驾驶效果。

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等级2：异常关联+统一视图，对于自动识别的异常，能够进行上下文的关联，形成一个统一的业务视图，便于快速的定位问题

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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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第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。

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Holgores+Flink+MaxCompute可以实现“实时、离线、分析、服务一体化方案”。冷数据存储在MaxCompute中，热数据存储在Hologres中。

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为此，云原生理念和技术也在发展，帮助用户持续降低潜在风险和系统复杂性。下面我们将介绍在云原生应用交付与运维领域的一些新趋势。