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在编程模型部分，以前部分产品将SQL当做外置的接口增强，而如今的很多产品将SQL当做自身原生的能力，就像是数据库一样，将SQL当做自己的内核，还有部分产品将存储过程当做自己的内核。而对于分布式文件系统部分，可以发现，云厂商在这部分做的非常好，无论是AWS的S3还是阿里云的OSS与云盘，他们天然就是分布式存储。

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再次，数据库将默认开启自动驾驶，这一点在技术上而言已经不再有瓶颈存在，未来将会在各个领域进行突破。最后，各种国产数据库百花齐放，并且应用到各行各业，很多核心系统都开始切换到国产数据库，如PolarDB、TiDB、达梦等等，国产数据库必将全面崛起。

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该方案将阿里云实时数仓全套链路与离线数仓无缝打通。满足一套存储，两种计算（实时计算和离线计算）的高性价比组合。

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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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Elasticsearch为好未来提供了丰富异构数据源采集能力、模版化的日志解析处理能力、精确到字段级别的数据权限分割能力，支持用户灵活自定义权限体系，与企业自有权限体系对接打通，以及平滑的伸缩功能，集群热变更，对服务0影响等能力，满足客户在大流量场景下的实时直播质量监控与稳定性保障。

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在新零售行业，为了保障企业供应链数据实时采集、加速处理数据，为实时决策提供保障（快速检测问题，减少经济损失）。使用Databricks构建实时数仓后，数据延迟从2小时降低到15秒，并且由于数据链路精简，业务代码量也相应减少：Python代码从565行减少到317行，YML配置从252行减少到23行。

大数据实时分析与决策是当下比较火热的话题，企业希望技术能更快速地响应业务需求，阿里云也希望通过产品化的能力，帮助企业更快更好的使用数据，及时响应企业的数据需求。

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边缘的AI允许通过本地化处理进行实时机器学习，从而实现即时数据处理，详细的安全性和增强的客户体验。同时，许多企业正在寻求将AI推入云端，这可以减少实施障碍，改善知识共享并支持更大的模型。前进的道路在于找到一种利用云和边缘优势的平衡。

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框架将不断发展，以提供更多有关在哪里进行培训以及如何提高重用性的选择。例如，TensorFlow.js使用WebGL和WebAssembly在浏览器中运行（有益于隐私，低延迟，利用桌面或移动GPU资源等），但也可以加载分片的，缓存的云训练模型版本。模型交换格式（例如，开放神经网络交换）也可以增加模型在不同环境中的流动性。

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对于人工智能的行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能不能有效地把技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定“AI+安防”是否能切实发展最核心的因素。如果一项技术无法依赖在数据处理技术上面的优势，去实现产品到商品的转变过程，那么技术的发展并没有实际的应用意义。

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作为电气工程上可观察性的巅峰，自动驾驶将汽车获取到的各类内外部数据发挥到极致，总结起来主要有几下几个核心的要素：

丰富的数据源：汽车外围遍布多个激光/图像雷达，能够实现高帧率、360°实时观测周围的物体及其状态；内部则能够实时知道当前的车速、车轮角度、胎压等信息，做到知彼知己。