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并以模块化的方式提供了不少扩展指令集，尤其适合为智慧城市、工业互联网、智能家居等碎片化的AIoT场景提供定制芯片。

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RISC-V 基金会首席执行官 Calista Redmond 曾透露，截至2020年底，在全球范围内RISC-V芯片（SoC、IP和FPGA）已推出93款，覆盖了云端、移动、高性能运算、机器学习、自动驾驶等产业。

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，则流计算中的数据一致性同关系型数据库事务 ACID 理论中的 Consistency 有异曲同工之妙，后者指的是在事务开始或结束时，数据库中的记录应该在一致状态

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当在 t ~ t + 1 时刻发生故障，恢复函数 R 可以屏蔽此次故障产生的副作用，让使用方认为没有故障发生，可以得到正确的 O(t+1)，显然，解决的思路是：将 E(t) 和 O(t) 作为输入，

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计算前都会通过此过滤器进行判断，若提示不存在则进行数据处理，如果存在，则需要二次校验。当然，MillWheel 在实际使用布隆过滤器，是做了若干改造的，这里就不具体展开了。

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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。因为在提交结果时创建了新的事务

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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

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在存在不确定性计算的流计算中，不确定性计算的（中间）结果可视为流计算引擎状态的一部分。从整体上看，任何一个时间点的引擎状态等于之前所有事件计算结果（中间结果和输出结果）的累计。

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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。

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在这里，我们将日志、指标、Trace等数据全部接入到一个统一的可观测性存储中。然后基于这个统一的存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI 等上层能力，甚至还可以进行数据的加工和规整，一站式地完成异构数据到同构数据的转换过程。