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首先，只要一个系统是为人服务的，就必然存在波峰和波谷。对于一个 7*24 小时运行的系统，不可能永远保持同样的用户流量，二八原则对于很多业务系统依然适用（ 80% 的用户流量集中在 20% 的时间段）。

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Serverless Kubernetes 架构虽然能适配所有的业务场景，但对于开发者而言，构建一整套 Kubernetes 体系，需要掌握一系列跟 Kubernetes 相关复杂的概念，有着非常陡的学习曲线。而且 Kubernetes 生态中各种组件的搭建，再加上网络层与存储层的适配，都涉及非常复杂的工作。

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因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，将其传输到大数据平台。

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互联网日志采集体系包括两大体系：Web端日志采集技术方案；APP端日志采集技术方案。

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从采集系统中收集了大量的原始数据后，数据只有被整合、计算才能被用于洞察商业规律、挖掘潜在信息，实现大数据价值，达到赋能商业、创造商业的目的。从采集系统中收集到的大量原始数据，将进入数据计算层中被进一步整合与计算。

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MaxCompute是阿里巴巴自主研发的离线大数据平台，其丰富的功能和强大的存储及计算能力使得企业的大数据有了强大的存储和计算引擎；StreamCompute是阿里巴巴自主研发的流式大数据平台，在内部较好地支持了企业流式计算需求。

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数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、汇总数据层(DWS, Data Warehouse Summary)和应用数据层(ADS，Application Data Store)。通过数据中台不同层次之间的加工过程实现从数据资产向信息资产的转化，并且对整个过程进行有效的元数据管理及数据质量处理。

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云计算的经济学基础来自规模经济。直观上，批量采购，带来更低的供应链成本；大型数据中心，降低运营成本。更重要的是，由于不同用户不同时间的工作负载不同，可以利用规模优势进行削峰填谷。

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此外，在传统 IT 中，软件、硬件和服务由不同厂商分离交付。而云计算将软件、硬件、服务一体化交付，极大降低了计算成本，提升了交付效率，提供了创新的技术能力。

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以 API 方式交付 IT 能力，一方面可编程的基础设施极大提升了 IT 的敏捷性，更好地支持业务敏捷性；一方面 API 可以更加方便地被集成到三方服务商的解决方案中，进一步加速规模效应产生。