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可以看到，Tunnel是属于API层的一个组件，专门负责数据的上传和下载。为什么这么做, 是因为这是一个大数据的系统，所以在MaxCompute上跑一个SQL其实就发了一条控制指令。

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流式上传在架构上做了升级，有一个异步处理的机制，会把用户写进来的数据在后台进行加工，所以后面会支持Hash Clustered表。

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而IT系统经过几十年的飞速发展，整个开发模式、系统架构、部署模式、基础设施等也都经过了好几轮的优化，优化带来了更快的开发、部署效率，但随之而来整个的系统也更加的复杂

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开发依赖更多的人和部门、部署模式和运行环境也更加动态和不确定，因此IT行业也已经到了需要更加系统化、体系化进行观测的这一过程。

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IT系统的可观测性实施起来其实和电气工程还是比较类似，核心还是观察我们各个系统、应用的输出，通过数据来判断整体的工作状态。

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多套方案交织：可能要使用至少Metrics、Logging、Tracing3种方案，维护代价巨大
数据不互通：虽然是同一个业务组件，同一个系统，产生的数据由于在不同的方案中，数据难以互通，无法充分发挥数据价值

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Logs：Logs的协议较少，但是设计比较多的日志采集Agent，我们平台除了自研的Logtail外，还兼容包括Logstash、Beats（FileBeat、AuditBeat）、Fluentd、Fluent bits，同时还提供syslog协议

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和日志中出现支付失败的机器进行Join，只关心这些机器
最后应用时序异常检测算法来快速的分析这些机器的CPU指标
最后的结果使用线图进行可视化，结果展示更加直观

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主要差异在于采用模型结构与训练任务的差异组合，多模态预训练的下游任务可以是常规的分类识别、视觉问答、视觉理解推断任务等等。VideoBERT是多模态预训练的第一个作品，

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可以广泛应用于产品对齐，明星同款等场景中，多模态问答系统对于电商推荐，商品问答领域的进步有着重大的推进作用。但目前还相当缺乏有效的技术手段来有效融合这些多模态数据，以支持广泛的电商下游应用。