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中间件迈向产品三位一体架构进行演进，后端BaaS化，运行时Mesh化，业务Serverless化，做到开箱即用，按量付费，全面提升研发运维效率。其中基础中间件进行BaaS改造

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让直播间里的虚拟主播根据商家全量多模态商品介绍剧本，在直播过程中图文并貌地进行商品的讲解、对话互动、问题解答，为消费者带来数字空间消费新交互体验。

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阿里巴巴海外有 AE&Lazada 等多种业务形态，异地多活体系侵入性大，技术架构不统一，从而影响了全局高可用和研发协同效率。

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回到可观测性方案落地上，我们现阶段可能无法做出一个适用于各个行业属性的可观测引擎，更多的还是专注于DevOps和通用的公司商业方面。这里面的两个核心工作是：

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基于上述我们的一些思考，回归到可观测这个问题的本质，我们目标的可观测性方案需要能够满足以下几点：

数据全面覆盖：包括各类的可观测数据以及支持从各个端、系统中采集数据

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负责建立的 Socket 连接的管理，主要包括：连接状态管理、连接超时控制、连接重连控制、数据包的相关处理，如数据包压缩、数据包拼接重组等。

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当 client 与 server 连接断开时，server 可能是被下线了，可能是意外退出，也有可能是假死。如果上层用户判定对端 server 确实不存在【如收到注册中心发来的 server 下线通知】后，

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不难看出，这是一个比较复杂的信号分离任务，传统的信号处理方法通过一系列条件约束求得了最终的解析解或迭代解，

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第一 利用开源的中英文纯净语音数据集、噪声集，自录噪声并进行数据清洗，同时针对淘宝直播场景构建突发瞬时噪声数据集，构建了我们私有化数据集

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我们给下游提供自身的产品或系统能力等，当下游在使用这些产品或系统能力时，我们要去依赖、跟踪。这样