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其优势是基础架构的巨大新兴变化，它通过增加分布在世界每个角落的信息技术层来补充云。我们相信边缘AI会引发一场革命，就像云技术获得牵引力一样大。

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将事物移到边缘的原因是为了获得更好的响应时间。速度和延迟对于诸如计算机视觉和用于5G的虚拟无线电接入网络等应用至关重要。另一个重大好处在于，通过限制将哪些数据上传到云来改善隐私。

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Edge AI的部署也充满了限制，包括网络延迟，内存压力，电池消耗以及进程可能被用户或操作系统作为后台的可能性。从事边缘AI的开发人员需要计划各种限制，尤其是在探索手机等常见用例时。

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DataWorks数据集成可以通过实时库监控抽取从关系型数据库（MySQL、Oracle、PolarDB等）抽取数据，再采取消息订阅的方式汇聚实时消息流数据，汇聚起来的数据可以去做一些数据处理，包括数据过滤、字符串替换和以后将会支持的Groovy函数，这也是一个比较标准的ETL流程。

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MaxCompute交互式分析（Hologres）提出实时数仓“服务分析一体化”的概念，让一个大数据引擎既能满足 OLAP的实时洞察分析又能满足KV式的高QPS点查特征服务的需求，将实时分析和服务做到很好的融合，极大的简化了实时数仓架构的复杂度，助力客户实时的分析与决策。

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我们的实时数据除了存储在大数据引擎中，还有很多非结构化的日志数据，通过阿里云的Elasticsearch，用全托管的方式提供低成本的冷热存储方案，轻松助力企业搭建统一的云上全观测运维监控平台，实现海量数据的实时监控分析，提高自动化运维管理效率。

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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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云原生概念在2020年已经非常流行了，而且云计算作为基础设施已经得到了一致的认可，而云原生代表着云计算里面最为核心的技术。

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AI数据存储仍处于起步阶段，但已经显示出了惊人的结果。而且，因此云供应商和其他存储管理员正在对AI进行越来越多的投资，以使用超融合存储系统进行存储维护。采用主流AI数据存储肯定会帮助企业控制上述所有指标，并为其客户提供更好的服务。

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回顾了 DevOps 的挑战之后，通过阿里内部和整个业界的实践可以看到，需要通过平台和工具降低 DevOps 的复杂度。