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其他节点发生了故障结果丢失，则可以通过回到上个批次提交的状态，重算此批次数据，重算过程中，由于仅存在确定性计算，所以无论是引擎内还是引擎外，是可以通过幂等来保证数据的的一致性的。

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如果稍微回顾一下 Flink 一致性的实现逻辑，会发现这两者有很多相似点，因此 Kafka Streams 的输出结果也会存在一定的端到端延迟。

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但在流计算中，由于结果有下游输出、消费进度、算子状态等，因此流计算引擎需要设计一个全局的事务协议用于和下游待提交的各个存储后端进行交互。

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一直到线上运行，都是可以从可观测的角度来对系统的质量进行评估和衡量，我们可以称之为对质量的观测。

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监控对象爆炸式增长：随着云原生的普及，服务部署越来越从以“主机”为中心向“容器化”方向转化，容器本身的轻量化以及短生命周期等特点，导致监控对象和监控指标急剧增加。

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路由合并：相关的告警合并起来，一并进行通知，而不是针对每个告警分别通知，从而减少通知的数量。例如：根据告警所在集群进行合并，假如某集群短时间内产生了10个告警，则只会发送一条通知，包含这10个事件。

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告警抑制：主要用于处理告警之间的互相影响。例如：某一k8s集群发生OOM严重告警，可以暂时忽略同一集群的低级别告警。

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双11是一个非常重要的技术攻坚场，我们把双11场景下锤炼出来的技术放到云上，服务更多的客户，同时阿里整个技术慢慢站在云的肩膀上，靠云支撑技术的发展。

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商家只需要一个很小的地方，一片绿幕，便可以虚拟数几千平方的空间，这里有非常逼真的现场和舞台效果，同时，我们也能对商品做出3D虚拟化的展示，

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另一方面，LXMERT、ViLBERT和FashionBERT引入了双流架构，首先独立提取图像和文本的特征，然后使用更复杂的cross-attention机制来完成它们的交互。