3袁尤军-3-FFA2019分论坛开源大数据-袁尤军291020_对外终稿

1,处理时间，事件事件，Watermark Process ingTime, EventTime, Watermark 2,固定\滑动\会话窗口，Row\Range Over Tumble, Hop, Ses sion, Row\Range Over Windows 3,支持File, MQTT, Kafka数据源和目的地 Support File, MOTT, Kafka as sourceandsink 4,检查点、故障恢复. Checkpointingandrecovering

2021-06-29
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4申毅杰-基于Pulsar和Flink进行批流一一体的弹性数据处理

●云原生架构的兼容性 Companble wih cbud nate ardiciue ●多租户管理 Mus-senant managemant ●扩展性 Salsbay ●数据存储组织的复杂度 Compleityina mus-aysem acherecure ●多系统存储维护开销 Maimenance晶Wd 2 pronsioning ●数据可见性问题 sbilty of danta

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5Flink_Calcite_深度应用-陈玉兆

Apache Calcite是-一个用于构建数据管理系统的可扩展框架起源2012-进入Apache孵化器孵化问题构建一个高质量的数据库需要~ 20自然人年（的努力）方案开源框架构建数据库系统设计Flexible →Relational algebra 餐待PostgreSQL, Apache Spark, GPORCA

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1-张光辉-3-FFA2019分论坛企业实践-张光辉

分配Container时，尽可能选择CPUMem空闲的机器 When assiging containers, choose the idlest CPUMem machines 89 possible 针对10密集型作业，希望Container尽可能打散 For Vo bound jobs, deatnibute containers 88 discrete as possble Deploy Task时，希望Task在TM中分配均衡 When deploying tasks, distribute tasks among TMs as balenced as possiole

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2董亭亭-3-FFA2019分论坛企业实践-快手-v7

实时统计各类指标、监控项 Realtime ca lculate all kinds of metricsandmonitor items. 辅助业务实时分析做决策、监控报警等 Assist business to make decisionandalarm in realtime. 数据清洗、拆分、join等处理 Data cleanandsplitandjoin etc. 数据etl处理 Data extractandtransformandload. 实时业务处理 Realtime business process. 特定业务逻辑处理:实时调度 Specific business processing: realtime scheduling.

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3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

？平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话，输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率，IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

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5G业务解决方案及发展展望

G时代到来，5G业务将如何发展，如何承前启后一继承原有基本业务，引入新业务，如何利用5G网络提供的更宽、更快、更多的接入能力，如何利用不同的数据中心提供业务等等，通过对以上问题的分析，对5G时代业务发展进行探索并给出建设方案建议，为5G产业生态环境良性发展提供整体参考。

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5G移动通信系统概述

4G的成功应用带来了移动互联网的空前繁荣，在为人们提供极大生活便利的同时，也在深刻地改变着人们的行为习惯，培育着众多的新应用和新需求。除了服务于人的需求，人们也期望移动通信能够渗透到各行各业，带来社会各行各业的转型升级。为了满足这些发展需求，5G将带来超高的频谱利用效率、超低的业务时延、超高的连接数密度、超低的功耗等，实现“信息随心至，万物触手及”的未来发展愿景。概述5G的应用场景和能力需求，并结合需求详细介绍5G空中接口新技术和网络结构方面的全新变化。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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