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自动化（Automation）---DevOps 的持续集成的目标就是小步快跑，快速迭代，频繁发布。实施 DevOps，首先就要分析已有的软件开发流程，尽量利用各种工具和平台

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低代码开发也是一个重要方向，期望能够低成本交付以及客户低成本开发运维，低代码开发是非常关键，类似 Salesforce 的 Ligthnig 产品的建设，我们需要从多维度去建设，客户基于商业能力二次开发需要低代码开发，

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基准代码 转化为一份部署(非开发环境)需要以下三个阶段：

构建阶段，将代码仓库转化为可执行包的过程。构建时会使用指定版本的代码,获取和打包依赖项,编译成二进制文件和资源文件。

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·第三层则是业务合规，这一点特别是在一些金融、保险、政府等敏感行业上，本身会有数据合规需求，比如两地三中心、操作审计等监管必须能力。

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可以做防护性的恢复措施。MyBase通过工具跟产品的结合，包括大家在内部的运维机制管理，完善业务安全属性。
·第三层：业务合规性，更多体现在两地三中心方案、数据审计方案

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边缘的AI允许通过本地化处理进行实时机器学习，从而实现即时数据处理，详细的安全性和增强的客户体验。同时，许多企业正在寻求将AI推入云端，这可以减少实施障碍，改善知识共享并支持更大的模型。前进的道路在于找到一种利用云和边缘优势的平衡。

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另一种方法是使用已知可以在边缘AI中很好地工作的网络体系结构，并直接为目标平台训练它们。他发现，鉴于训练数据的数量和种类足够多，就绝对性能而言

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因此架构简化、成本优化、数据统一、学习门槛低、适应业务敏捷、自助式分析趋势成为了迫切的需求，企业期望有一款全新的大数据产品，可以满足实时写入

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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接口是CreateStreamUploadSession，写数据的从writer改成了RecordPack。所谓的pack其实相当于一个内存里的buffer，可以用pack.append(record)，比如判断size只需要判断这个buffer足够大或者条数足够多，