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文章主要分为三个部分：第一部分，会介绍流计算系统和一致性难题的本质；第二部分，会介绍一致性难题的通用解法以及各种方案间的取舍；第三部分，会介绍主流的流计算引擎是如何对通用解法进行泛化以实现一致性。

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技术在其中起着非常明显的放大器的作用，同时数字技术本身是低碳的，它的能耗更低，这是我们的第一个观察。

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。

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3）特征推荐：针对上述聚合的内容进行推荐，此部分会将潜在的特征字段全量进行推荐。

4）特征基线沉淀：基于推荐的数据，结合专家经验进行特征字段的选取，并进行标注选择为基线特征。

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执行链路分析及构建
前文有介绍盒马很多业务领域都是链路式驱动类型，所以对于如何构建出领域的执行链路很关键，我们的思路是通过系统的调用日志及鹰眼trace相结合的方式进行聚合清洗得到领域的大概执行链路推荐，这里面的推荐会有多种情况。整体的思路如下图。

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经过二次处理后，特征覆盖率提高到65%左右；第三阶段，现有的全业态全场景用例构建出来后覆盖率提升到90%左右，剩余的10%特征基本是线上特定时期小概率出现场景阶段性单据没分析到或暂时无法构建数据的特征，经过指定单据有针对性地补充后特征覆盖率达到96%，至此覆盖率达到我们期望的95%以上，基线用例搭建完成。

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比如和听障人群怎么沟通？听障人群最擅长的语言是手语，手语是靠眼睛看的，如何理解视觉语言对正常人来说都是很大的挑战。所以达摩院的同学就在想，我们能不能让机器不仅会说手语，而且能看懂手语，让机器成为健听人群和听障人群之间的一个沟通的桥梁。于是我们尝试解决一个问题，即如何能让机器生成手语，同时还能让机器读懂手语。

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如何能够让云变得更加低碳？我们所有的商业系统的计算是不是足够绿色？过去我们提出了效率目标，我们能够用多少计算资源解决多大业务量的问题，现在我们更加直接地提出低碳的目标，对单位的交易笔数，对交易的GMV碳排放是多少提出了目标。

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更多的阿里自研技术投入到双11，在芯片、服务器等硬核技术攻坚的同时，技术也在推动全链路的降本增效。

除了深耕自立自强的高科技，阿里还在践行“人人受益、责任担当、开放共享”的好科技，希望用技术给客户创造更好的价值，为社会创造更大的贡献。

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更多的阿里自研技术投入到双11，在芯片、服务器等硬核技术攻坚的同时，技术也在推动全链路的降本增效。

除了深耕自立自强的高科技，阿里还在践行“人人受益、责任担当、开放共享”的好科技，希望用技术给客户创造更好的价值，为社会创造更大的贡献。

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值得一提的是，阿里巴巴张北数据中心成为行业内首个碳普惠试点项目，获评2020年国家绿色数据中心，入选2021年国家生态环境部低碳绿色典型案例。