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边缘AI和云AI相得益彰，并且云资源几乎总是与边缘AI用例有关。在一个完美的世界中，为了简化和扩展，我们将所有工作负载集中在云中，但是，诸如延迟，带宽，自治性，安全性和隐私之类的因素使得必须在靠近数据的边缘部署更多的AI模型。

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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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将更多的AI从云转移到边缘的关键挑战之一是，能够在边缘AI芯片中高效运行的神经网络架构。聪明的行车记录仪供应商。

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在全增量实时同步解决方案系统中，可以从MySql、Oracle、IBM DB2、SQL server、POLARDB等关系型数据库中全量离线同步到MaxCompute、Hologres、Elasticsearch、Kafka、DataHub等大数据产品中，再实现实时抽取关系型数据库的变更信息，同步到大数据产品中。

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基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。

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整个数据链路由多种引擎和系统组合而成，开发和维护成本高，学习成本高；

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止到2020年12月，在DB-Engines上目前一共有363种数据库。按照数据库模型来看，传统的关系型数据库和非关系型数据库占比为3:1，可以看出，关系型数据库依旧是主流。

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因此可以看出各个厂商的产品都在向融合化的方向发展。而对于用户而言，也不想要了解清楚各个技术概念，其所关心的是业务价值。总而言之，数据库和大数据技术正在朝着一体化的方向发展。

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可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。

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假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够满足该服务器的存储需求还是将其最大化。