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赋能主动标识或被动标识集成在各种可信载体上，如安全芯片、RFID 标签和二维码等。通过可信标识促进数据跨平台流动，助力快速打通工业内外网的标识应用。

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面对海量的数据和复杂的计算，数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台和数据整合及管理体系。

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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)。

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允许部分业务数据有独立的数据团队按照统一的OneModel体系方法论建设数据体系，ODS数据基础层和DWD+DWS数据中间层因其统一性和可复用性，被称为数据公共层。

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不管是数据公共层还是应用层，最终都需要面向业务提供服务。为了让业务部门找数据、看数据、用数据更加方便，我们将OpenAPI升级为能缓解业务变化对数据模型冲击的包括方法论+产品在内的OneService体系，使其在提供统一的公用服务的同时，兼容面向个性化应用的服务。

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驾驶是一个过程，涉及与其他驾驶员和行人的复杂互动。例如，如果骑自行车人打算转弯，那么他或她将做出手势示意，以通知附近的其他驾驶员。

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工业互联网产业数据化和数据产业化的核心是数据的有效流动，数据可信又是有效流动的基础。

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通过异构的、安全分级的、软硬结合的可信计算框架来使能工业可信标识，赋能主动标识或被动标识集成在各种可信载体上，

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在一轮轮的优胜劣汰下，以 Docker 为代表的容器技术，在 Kubernetes 生态的支撑下，在业界成为了主流，是构建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。

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到底规划多大的资源池，也是一件很伤脑筋的事情，池子越大，造成的浪费就越大，但池子太小，又可能满足不了扩容的需求。