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这些作品对业内一些常用和有效的 ANN 算法进行了统一实现和优化，通过运行库的方式

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，支持嵌入式设备和高性能服务器，从边缘计算到云计算全面覆盖，支持单片索引十亿级别下高准确率、高性能的索引构建和检索。

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如淘宝搜索和推荐、蚂蚁人脸支付、优酷视频搜索、阿里妈妈广告检索等。同时，Proxima 还深度集成在各式各类的大数据和数据库产品中

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由于 Faiss 要求的计算资源过于庞大，无法实现单机十亿规模的索引的构建和检索。而 Proxima 在同样的环境和数据量下单机可以轻松完成十亿规模的索引的构建和检索。

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比如在开发设计时会做三副本的高可靠保证，但是在运维侧则可能会认为副本所在的机器没有提供服务因此被错误下线掉。

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当然这种困扰在云计算时代不复存在了，为一个应用扩充计算资源是信手拈来的事情，但光有计算资源是不够的，还得在上面部署应用，并将应用容纳到微服务体系中。

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同时，还可以建立了一套高性能、高可靠性的数据传输体系完成数据从生产业务端到大数据系统的传输

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-建立一致性维度：建立一致数据分析维度表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。

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需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。

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构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。