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向 Serverless 演进的 Kubernetes 服务
传统的 Kubernetes 采用以节点为中心的架构设计：节点是 Pod 的运行载体，Kubernetes 调度器在工作节点池中选择合适的 node 来运行 Pod。

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前面我们已经清楚的知道我们现在要做一个什么样的系统，这个系统需要解决什么问题。我认为任何一个系统都会属于某个特定的领域，比如论坛是一个领域，只要你想做一个论坛，

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上面我们通过第一步，虽然我们明确了要做一个什么样的系统，该系统主要解决什么问题，但是就这样我们还无法开始进行实际的需求分析和模型设计，我们还必须将我们的问题进行拆分，需求进行细化。

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本篇文章从流计算的本质出发，重点分析流计算领域中数据处理的一致性问题，同时对一致性问题进行简单的形式化定义，提供一个一窥当下流计算引擎发展脉络的视角，让大家对流计算引擎的认识更为深入，

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例子2，后接不同的名词：Exactly-once State Consistency 和 Exactly-once Process Consistency。前者是 Flink 在官网中对其一致性的叙述，后者是 Kafka Streaming 的一致性保证，前者的语义约束弱于后者。

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非常幸运，过去12年我们赶上了整个数字技术的一场波澜壮阔的革命，很多技术经历了从无到有。第一个是云，过去12年有一个非常清晰的脉络，阿里巴巴一方面在造云，把所有业务迁到云上，

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第二个特点是非常绿色低碳，相比行业标准，M6实现同等参数规模，能耗仅为其1%，我们已将M6应用在了内部大规模场景上，同时也开放给外部合作伙伴使用。

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update类型的undo包括TRX_UNDO_UPD_EXIST_REC，TRX_UNDO_DEL_MARK_REC和TRX_UNDO_UPD_DEL_REC三种情况，他们的Undo回滚都是在row_undo_mod中进行，首先会调用row_undo_mod_del_unmark_sec_and_undo_update

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支付宝等平台的搜索及内容认知精度；凭借流畅的写作能力，M6正为天猫虚拟主播等创作剧本和文案；M6已在犀牛智造上岗，

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数据：传感器产生数据后，我们需要有足够的能力去获取、收集各种类型的数据，并把这些数据归类分析。