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自动驾驶：上述这些功能最终还是要人去参与，而自动驾驶可以完全不需要人的参与，直接是可观察性系统+控制系统就可以让汽车自动运行起来。

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例如，启用边缘的摄像头可以处理源自传感器的所有信息，而不会因无关数据而使网络过载。但是，当最终在边缘检测到感兴趣的对象时，可以将相关帧广播到更大的云应用程序，该应用程序可以存储，进一步分析（例如，帧中对象的子类型是什么以及其属性是什么），以及与人类主管共享分析结果。

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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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OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理引擎，也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀，是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件，一套紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。

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GitOps最初由Weaveworks的Alexis Richardson提出，目标是提供一套统一部署、管理和监控应用程序的最佳实践。在GitOps中，从应用定义到基础设施配置的所有环境信息都作为源代码，通过Git进行版本管理；所有发布、审批、变更的流程都记录在 Git 的历史状态中。

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深度学习使用多层机器学习模型对数据进行有监督学或无监督学习。模型中的不同层由非线性数据变换的多个阶段组成,数据的特征在相继更高、更抽象的层表示。

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算法工程师通过对商品的相似和相关关系，以及被浏览和被购买的用户行为的抽象，将它们表征成高维向量特征并存储在向量引擎中。这样，当我们需要找一个商品的相似商品（i2i）时，就可以高效快捷地从向量引擎中检索出来。

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除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。这有助于他们更好地了解如何围绕应用的需求设计存储体系结构。他们通过了解应用的输入/输出模式来做到这一点。用于执行此操作的最常见技术是捕获应用的跟踪。

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我们的构建工作流调度主要基于阿里巴巴开源的分布式调度框架tbschedule，该系统会通过zookeeper维护一个任务集群，通过zookeeper做节点管理和任务分发，不重复不遗漏地快速处理调度任务。

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第二块是前瞻性。为什么你能解决这个问题，并且能解决这一类问题？一定是你要看的多，你要想的多，这需要大量的实践和知识的积累，并且是站在过去的肩膀上。