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上下游依赖更多：问题的定位最终都会从上下游来排查，在微服务、云、K8s的环境中，上下游将更加多，包括各类其他业务应用、云上使用的各类产品、各种中间件、K8s自身、容器运行时、虚拟机等等。

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OpenTelemetry给云原生下带来的**性的进步，包括：

统一协议：OpenTelemetry为我们带来了Metric、Tracing、Logging（正在制定中，LogModel已经定义完毕）的统一标准，三者都有相同的元数据结构，可以轻松实现互相关联

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等级2：异常关联+统一视图，对于自动识别的异常，能够进行上下文的关联，形成一个统一的业务视图，便于快速的定位问题

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为上层算法提供强大的算力支撑；IT系统的问题非常复杂，尤其涉及到不同的场景和架构，因此我们把算法和经验结合起来进行异常的分析，算

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一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安保人员处理危机，切实提高监控区域的安全防范能力。

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而因为智能化应用的特殊性，只靠单个产品，并不能真正带来巨大的效果提升，实现人工智能的安防应用，对用户来说，必须是整体的解决方案才有价值。

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AI视频监控系统的海量数据会占据很大带宽容量，如果与客户的其他业务共用网络通道，将影响其他业务网络通信质量。边缘计算等新一代技术的应用

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将事物移到边缘的原因是为了获得更好的响应时间。速度和延迟对于诸如计算机视觉和用于5G的虚拟无线电接入网络等应用至关重要。

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一种策略在于创建一种在模型和数据的大小与数据传输成本之间取得平衡的体系结构。

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连通性：当连通性下降时，像自动驾驶汽车这样的安全关键服务将无法停止工作，这会将实时AI驱动的决策的处理推向边缘。