本文摘要：批处理的，也反对流处置的，还可以反对混合处置的，要已完成这些任务，多种处置模式混存。

批处理的，也反对流处置的，还可以反对混合处置的，要已完成这些任务，多种处置模式混存。混存之后，我们要反对人工智能应用于，要反对交互式的数据分析，更进一步反对各种应用于。传统的自定义问题、系统选型无以，有所不同处置系统融合无以，系统徵优难，确保无以、多系统之间数据传输也造成它的效率是较为较低的——这就是我们的大环境面对的问题。

所以我们想要做到一件事，就是期望通过软件定义的方式，通过大数据处理管理平台，让它的功能构建可编程，可以面向有所不同的市场需求展开自定义。做到“最得意”的武器：原创的技术多少年前，古龙小说里面有一个最得意的武器。有一个穿长衫的黑衣人，回头到哪里都拎着一个箱子，他离开了这个场景的时候，不管多得意的武器，多低的武功，最后就大败在他的手下。

我还忘记这个箱子，这个箱子里面实质上就是各种武器的配件，他离场的时候，根据输掉的武器临时组合成一个克敌制胜的东西。我们就想要超过这么一个箱子，这个箱子能无法符合有所不同应用于的市场需求，就是应用于的自定义。比如阿里双十一的应用于场景，它就牵涉到到这样的东西，就显然必须这种混合处置，从它的存储、计算出来、应用于。

我们期望资源调度优化，更进一步上去相结合数据多种市场需求，多模态存储，构成一套引擎，需要高效的承托多种处置模式，这就是当初设想的一个东西。这个项目是怎么做的呢？就是大数据系统软件国家工程实验室在做到。

这个项目里面有北京理工大学、中国人民大学、北京大学、复旦大学、阿里巴巴集团这一些参与者，在实验室的框架之下，我们就联合去做到这么一个项目。项目的目标，是期望研究和研发面向新型的、多处置模型融合架构的一个低时效、可拓展的新一代大数据分析承托系统和工具平台。

我们还是期望车站在巨人的肩膀上消化吸收，低时效、可拓展就是它的关键词，期望基于软件定义的新型的自适应融合架构。一套引擎、一套数据、一套资源来承托、符合有所不同的处置模型的市场需求，更进一步去承托大数据分析和智能的应用于。这是更加明确的一些叙述，我们要执着低时效、较低时延，多计算出来模型的融合，自适应的优化；在可拓展方面，面向云计算可前端的调整，处置平台横跨数据中心的拓展，机器学习模型的拓展，还有一些明确的关键技术。

事情能无法做到得出，就要靠我们团队的希望。我想要跟各位说道，由于这种应用于市场需求，我一直实在中国的IT还不存在相当大的问题。

却是，我们很多场合不出应用于第一线，很多问题都不是我们找到的。我忘记，早已过去五到十年，我们仍然在讲的问题就是海量：我人多，我数据多。所以，我们没完整的创意，我们仍然在谋求这样完整创意，就是得找到确实的问题在哪里，这是我们仅次于的一个缺乏。这件事情我实在也没多少真是，但是我想要留给一支做到系统软件的队伍做到这件事情，我们期望通过消化、吸取，刺穿并重新组合，构成一种构建创意。

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