本帖最后由 今日创业 于 2023-1-5 19:45 编辑
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目前，由于疫情的原因，很多人在家使用钉钉移动协同办公， 如果某个人的KPI出现异常或者波动就会自动同步到群里，分析师会到后台分析异常原因。另外，团队运营人员在后台可以直接用运营弹框来组织活动，并对相关人群做触达并观看效果……
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人们需要一种管理数据的方法，以便始终拥有更准确、安全和完整的数据集。这就是数据治理的意义所在。正是组织制定的政策确保了这一点。如果做的事情不正确，那么将很难让人工智能和机器学习发挥作用。随着黑客技术变得越来越复杂，组织意识到这一点有多么重要。
但是，这并不意味着产品随便搞搞就行，因为他还可以有别的选择。你要知道，公司内部往往也有类似的产品，更不用谈外部的、免费开源或者收费的解决方案了。
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随着人工智能技术深度应用，视频分析技术智能化发展，视频监控已从被动识别过渡到了主动获取、分析、预测的阶段。视频监控与视频分析、深度学习、云计算等领域资源不断整合，摄像头的功能不断深化、使用场景不断丰富，成本、算法、带宽容量不断优化，产业边界不断拓宽。
DataWorks数据集成可以追溯到2011年的DataX1.0和2.0版本，随后3.0版本正式对外提供服务，再后来公有云、专有云、阿里内部功能三版合一，建立了Data Integration 服务。在2019年，DataWorks数据集成完成了商业化，独享资源组上线，按量付费、包年包月的付费方式也成功面向了用户。在2020年，全增量实时同步解决方案正式发布。
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架构师看问题的眼光和别人不一样，不要只看见这一个问题，还要看见这个问题背后是什么，这一类问题背后是什么，我怎么能用抽象的方法解决一类问题。想好了以后，我就把当前的这个问题先解决掉，其他的问题用抽象的方式去解决它。
由于云原生架构包含了 6 个关键架构维度(简写为 SESORA，Service + Elasticity + Serverless + Observability + Resilience + Automation)，因此我们先定义关键维度的成熟度级别：
一些零售商也将在边缘部署人工智能，以最快的速度和最小的延迟在本地处理本地视频，这在某些情况下为非接触式且无需收银人员的购物打下了基础。商店可以使用摄像头和边缘人工智能来检测远处的物体，并快速处理相关信息。这些数据有助于优化客户等待时间、库存货架和店内体验。
OS 的虚拟化创新也从未停步，从 Linux 4.5 内核开始 cgroup v2 接口在逐渐成熟，将进一步完善了资源隔离性。Docker 也发布了 rootless 模式，可以更好利用 Linux 操作系统的安全能力来提升容器的安全性。
1 . 如何梳理整套系统的调用关系，并评判应用上下游依赖的合理性？
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