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但是随着业务的快速发展、数据量的暴涨和业务需求的变化，Lambda架构的问题也就逐步凸显，主要包括几个方面：

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业务上可以基于Flink进行实时ETL清洗、转换，将明细数据、轻度汇总数据以及业务汇总数据存储在Hologres，再通过Hologres实时查询并输出数据至第三方分析工具进行实时分析。

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并且可以快速查询7天甚至15天数据，查询性能有大幅度提升；还有主键去重（insert or ignore），上游failover无影响，免运维等优势，客户满意度非常高。

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并且接口统一。客户APP参与度提高了4.5倍、数据处理事件从6小时缩短至6秒、用一个数据湖代替了原有的14+个数据库，效能大幅提升。

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简单来说，可以把雾计算理解为小规模、分布式、更贴近资源需求方的云计算。

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●本身的性能优化和所拥有的智慧传递的关系。

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三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。

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将product-as-a-service的产品概念能够嵌入到规范化的“网格”当中，并能够向横向跨平台、纵向跨行业的方向发展。

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这是一种编程思想的转变。将repo层的接口定义在domain层，具体实现细节由基础实施层去完成

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也就是说，Entity和PO很可能有着完全不一样的字段命名和字段类型，甚至嵌套关系。Entity的生命周期应该仅存在于内存中，不需要可序列化和可持久化。