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因为很不接地气，它没有解决具体、真实、实际的问题。但现在可能更多的看到了，其实很多平台很多应用里面都会有一些架构师的角色，他们是在抽象这些技术问题，解决这些问题。

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现在可能出现这个问题，再往后运行是不是会出现其他的问题。通过救火的过程中积累对系统的了解。

也许我对当前系统也不是很清楚，但有很多以前技术的积累，现在的问题还是能非常快地解决掉，帮助团队解决当下问题的同时，也能让自己对全局有所了解。

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在利用云计算重塑企业IT的过程中，生于云、长于云、最大化实现云价值的云原生技术都到越来越多企业的认同，成为企业IT降本提效的重要手段。然而，云原生变革也不止是基础设施和应用架构等技术层面，同时也在推进企业IT组织、流程和文化的变革。

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从整体上看，数据中台体系架构可分为：数据采集层、数据计算层、数据服务层三大层次。通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。

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在权责方面，面向业务提供服务之前，由统一的团队负责从业务中抽象出源于业务而又不同于业务的数据域，再主导统一建设数据中间层，包括侧重明细数据预JOIN等处理的明细中间层、侧重面向应用可复用维度和指标的汇总数据中间

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人工智能、深度学习浪潮直观的反映出行业往深度智能阶段发展的趋势走向，这并非偶然现象，几大应用市场需求的驱动，上游深度学习芯片和算法的开源，行业所具备的天然的海量数据训练集特征等多维因素一起推动了安防走向深度智能化。

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一是会改变在前端智能化方向的前端领域探索者，他们除了可以成为 Nodejs 服务端工程师，还可以成为机器学习工程师，为前端智能化领域创造更多的价值和成果；二是会改变享受前端智能化成果的前端开发者，

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云原生实时数仓首次在阿里巴巴双11核心数据场景落地，实现商业全链路实时化，毫秒级海量数据处理能力。搜索推荐业务数据开发效率提升4倍，菜鸟物流包裹数据链路从小时级优化到3分钟，

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MaxCompute+Hologres可以构建秒级交互式分析，MaxCompute数仓可以通过Hologres直接加速查询，无需数据移动，并对接BI分析工具，实现实时分析离线数据。也支持MaxCompute数据快速导入Hologres构建索引，提供更高QPS、更快查询响应的查询服务。

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再比如，一个成熟的金融智能化方案，单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中，与其他安防设备一起，如报警主机、门禁、IP对讲等，通过软件平台进行综合管理，才能真正实现智能化系统的价值。