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另一方面提交时的大量随机IO会极大的影响性能。因此，数据库实现中通常会在正常事务进行中，就不断的连续写入Undo Log，

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再比如，一个成熟的金融智能化方案，单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中，与其他安防设备一起，如报警主机、门禁、IP对讲等，通过软件平台进行综合管理，才能真正实现智能化系统的价值。

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将经验输出，接受别人的检验是高层次的总结。这种输出不仅帮助了别人，对自身更是大有裨益。总结的方式有很多，包括组织分享，撰写技术文章等等。当然“日三省吾身”也是不错的总结方式。总之，多多总结，多多分享，善莫大焉！

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实际工作中，沟通所导致的问题层出不穷。工程师有不少是比较内向的，总是被贴上“不善沟通”的标签。实际上，沟通能力是工程师最重要的能力之一，良好的沟通是高效工作学习的基础，也是通过学习可以掌握的。下面我按工程师的语言说说沟通方面的经验。

第一类常见的问题是沟通的可靠性。从可靠性的角度来讲，沟通分为TCP模式和UDP模式。TCP模式的形象表述是：我知道你知道。UDP模式的形象表述是：希望你知道。TCP模式当然比较可靠，不过成本比较高，UDP模式成本低，但是不可靠。在沟通可靠性方面，常见错误有如下两种：

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API层有两个集群 Frontend集群会负责控制流的介入，Tunnel集群负责数据。在执行层分为控制集群和计算集群，控制集群会负责资源管控，meta的管理，和权限管理这些功能，计算集群就负责实际的计算和存储。

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单元化架构的总设计师是老毕，因为我们这块业务跟单元化的架构是非常相关的，所以要对它完成的掌握和吃透才能往下走。

3.第三大块是应用架构，目前我们中台里面做的比较多的叫星环，星环说白了，它想达到架构的本质目的就是将单纯的代码共建模式，抽象成横向和纵向的业务包模式，做到业务与业务隔离，业务与平台隔离。

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云的产品体系正在迅速 Serverless 化
目前，主流的云计算产商的产品体系也正在迅速地 Serverless 化，这并非是对于未来的预测，而是实际正在发生的事实。

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如果物联网设备擅长一件事，那就是通过无数传感器收集数据。人工智能可以帮助物联网设备在极短的时间内解析大量难以想象的数据。人工智能和物联网的结合可以为组织提供更大的可见性和控制力

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业界也针对这种情况推出了各类可观察性相关的产品，包括开源、商业化的众多项目。例如：
1. Metrics：Zabbix、Nagios、Prometheus、InfluxDB、OpenFalcon、OpenCensus
2. Traces：Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus
3. Logs：ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly

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半监督学习利用有标签数据训练出的模型来对海量无标签数据产生伪标签，进一步标签数据和伪标签数据混合后再优化模型。