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随着人工智能技术的不断发展,知识图谱作为人工智能领域的知识支柱,以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。近年来,知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。
在云原生和DevOps研发模式的挑战下,一个系统从开发、测试、到上线的整个过程中,会产生大量的日志、指标、事件以及告警等数据,这也给企业质量平台建设带来了很大的挑战。本议题主要通过可观测性的角度来讨论基于海量日志和时序数据的质量建设最佳实践。
工业视觉智能团队在交付了多个工业视觉智能质检项目后,发现了工业视觉智能的共性问题和解法,打造了工业视觉智能平台,通过平台的方式积累和提升工业视觉的通用能力。在平台建设上最核心的能力是算法能力。算法能力包括不断增强的单点算法能力和不断扩充的新算法能力。那么如何将算法能力输出到平台呢?答案是算法框架。算法框架是算法能力的载体,通过它能够将能力输出到平台。
本篇文章从流计算的本质出发,重点分析流计算领域中数据处理的一致性问题,同时对一致性问题进行简单的形式化定义,提供一个一窥当下流计算引擎发展脉络的视角,让大家对流计算引擎的认识更为深入,为可能的流计算技术选型提供一些参考。
Raft提出的两阶段成员变更Joint Consensus是业界主流的成员变更方法,极大的推动了成员变更的工程应用。但Joint Consensus成员变更采用两阶段,一次变更需要提议两条日志, 在一些系统中直接使用时有些不便。那么Joint Consensus成员变更能否只使用单步实现呢?