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微型机器学习赋能物联网应用
微型机器学习(TinyML)是针对终端和边缘侧微处理器的机器学习技术，具备体量小、易管理、易理解等优势，并能够处理嵌入式计算应用中的大规模应用。未来，小数据和TinyML将会进一步应用到物联网等技术场景中，包括汽车、可穿戴式设备、家用电器、工业设备、农业机械等。

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但是，很多项目（尤其是互联网项目，为了赶工）都是一开始模型没想清楚，一上来就开始建表写代码，代码写的非常冗余，完全是过程是的思考方式，最后导致系统非常难以维护。

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玄铁RISC-V系列处理器，经过多年的市场检验和日趋完善的软件及工具开发，具备软硬件一体的全栈能力。开源后，开发者可基于此实现开源EDA协同，创新硬件架构，丰富软件应用生态。
此外，平头哥将持续提供技术和服务支持，辅助生态实现RISC-V处理器的产品化落地。

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在云原生和DevOps研发模式的挑战下，一个系统从开发、测试、到上线的整个过程中，会产生大量的日志、指标、事件以及告警等数据，这也给企业质量平台建设带来了很大的挑战。本议题主要通过可观测性的角度来讨论基于海量日志和时序数据的质量建设最佳实践。

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考虑到篇幅有限，以及避免过多信息的干扰，从而能够聚焦Undo Log本身的内容，本文中一笔带过或有意省略了一些内容，包括索引、事务系统、临时表、XA事务、Virtual Column、外部记录、Blob等。

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运行环境多种多样：不同的运行环境下，每个系统的工作情况是变化的，我们需要在任何阶段都能有效记录好系统的状态，便于我们分析问题、优化产品。

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上述的例子同时查询了LogStore、MetricStore，而且关联CMDB以及ML模型，一个语句实现了非常复杂的分析效果，在实际的场景中还是经常出现的，尤其是分析一些比较复杂的应用和异常。

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而有了LSP的出现，开发者在解析代码语法时只需要遵循LSP协议格式，实现代码补全、定义展示、代码诊断等接口，就只需要开发M+N个应用。

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安防行业已有不少落地应用

近两年，基于深度学习的人工智能在安防市场的应用越来越深入，尤其是车牌识别、人脸识别等技术得到了大规模的应用，并获得了非常不错的应用效果。

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采用了Hologres后，获得存储计算分离的架构，轻松存储了15天数据，并且可以快速查询7天甚至15天数据，查询性能有大幅度提升；还有主键去重（insert or ignore），上游failover无影响，免运维等优势，客户满意度非常高。