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这一关键进步将使 摆脱所有数据复制和数据一致性问题。 诞生于一个关键目标是利用商用硬件来分割数据以实现高可用性和灾难恢复的时代，而 和可用区等工具现在可以轻松完成这些任务。现在，通过为 引入一个单独的快速且可访问的数据层， 代理可以简单地随着工作负载的起伏而变化，作为该数据层的管道为消费者和生产者提供服务。将 ​​ 摆脱所有与持久数据相关的问题是企业渴望探索的一项令人兴奋且受欢迎的技术发展。

）结合 、机器学习和 的应用程序将革命性 芬兰手机号码数据 的智能与 的速度和可扩展性结合起来。
企业家们现在成功地展示了 机器学习， 年可能会有更多应用跟进。例如， 利用 的实时延迟和超大规模处理能力来提供针对每个特定用户定制的内容流。在另一个例子中， 正在使用 以及 节奏 （一种用于容错长期运行应用程序的开源工作流编排工具）来优化推送通知中的交易报价并有效增加服务上的订单。这个巧妙的用例使用 机器学习 预测向每个客户发送通知的最佳时间。 将特定于客户的通知和最佳时间发送到 ，然后使用 调度在正确的时间激活正确的 主题。在未来一年中，利用这些强大技术的智能流媒体应用程序将前途无量。

就现代化功能而言（当然也包括价格方面），正确的开源部署策略为企业提供了许多专有替代方案无法比拟的优势。 年，面临预算紧张的企业团队将越来越多地探索其开源数据基础设施选项，而当前用户也将有意义地扩展他们使用 和 等关键技术的方式。