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智能化能力的应用还需要工程链路的支撑，例如模型识别结果的应用、线上用户行为召回、前端开发组件对 UI 组件识别结果的承接等，整体的 D2C 技术体系也需要同步升级。

批量生成 UI 方案（不同类型的 UI），在生成的 UI 方案中集中式对物料进行开发，最后还将支持物料的批量发布，整个链路集中高效了很多。

因此，对于一个需求，多问几个为什么，多问自己“这是用户的真实目的吗？他用这个功能到底想干什么”等。只有这样，才有可能触及到用户深层次的需求，才有可能做出让用户感到很贴心的功能。

怎样通过这种流程跟手段有效的控制，在技术之外，把安全性的防护做好，是在整个数据库安全领域里，面临的最为头疼的一个问题。

物理隔离性跟云计算的共享资源机制，相互之间是相背的，云计算技术有没有办法解决物体隔离性问题。下面会讲如何解决这个问题。

随着上百年的发展，电气工程下的可观察性已经不仅仅用来辅助人们进行问题检查和定位问题，我们以汽车工程来看，整个可观察性的发展经历了几个过程：

传统智能分析算法存在不可突破的局限性，限制了智能分析技术的进一步发展，直到2012年之后，深度学习算法带来了突破，

我们相信边缘AI会引发一场革命，就像云技术获得牵引力一样大。

数据集成的实时同步技术自带脏数据收集机制，在整个ETL的链路中，无论是读取端还是写入端不支持的数据

在线办公都飞速发展，其实都代表着一个新的时代的开始。在这个阶段，云数据库起到了非常大的作用。比较典型的云数据库产品就是AWS的RDS和Redshift以及阿里云的PolarDB和ADB等。

从技术角度来看，其实也不是非常困难，DBA专家经验加上机器学习技术就可以实现这件事情。目前，阿里巴巴的数据库自治服务已经实现了“半自动”

ogs：Logs的协议较少，但是设计比较多的日志采集Agent，我们平台除了自研的Logtail外，还兼容包括Logstash、Beats（FileBeat、AuditBeat）