1圖引擎服務（Graph Engine Service）
（1）對象：以“關係”爲基礎的“圖”結構數據。
（2）Gremli是Apache Tinkerpop框架下的圖遍歷語言。Gremlin是一種函數式數據流語言。（圖查詢語言）
（3）應用場景：
- 好友推薦：基於三元閉包理論。
- 社交網絡：個體價值發掘(PageRank)
- 社交網絡：社團發現（k-core,Louvain, Label Propagation）
- 社交/多媒體/電商：實時推薦（Pixie,GRank）
（4）圖計算算法：PageRank，最短路徑，k-hop，聚類係數，三角計算，Centrality，最大關聯子圖，Degree Correlation，K-core，標籤傳播，Louvain，PPR，關係預測，傳播模型，node2vec等。
（5）實時推薦系統的隨機遊走模型。
2實時流計算服務（Cloud Stream Service）
（1）數據流普遍，但沒有充分產生價值
（2）實時：計算框架按事件逐條實時處理流：one by one的數據流
（3）計算：數學運算，數據分析，算法模型執行等。
（4）實時流計算：實時處理當下正在發生的流數據，逐條大數據分析或運行機器學習算法。
（5）大數據AI：越實時越有價值。
（6）開源主流框架：Spark API，Apache Flink。
（7）流計算雙引擎：Flink +Spark
（8）沙箱問題：與瀏覽器安全相關，讓可疑網頁在其中運行，與系統隔離，一旦發現其病毒屬性，立即執行“滾回”程序。其不能解決所有安全問題，在華爲雲中，通過硬件和VM隔離。
（9）Stream SQL表達，機器學習
-
流式隨機森林：實時故障檢測
-
特徵提取
（10）應用場景： -
車聯網(Time GeoSpatia)(2D)
-
CS +IoT Edge(Beta)
-
流分析和ETL.
-
實時監控大盤
(11)Holt-Winters算法和流式隨機森林算法，實現檢測異常數據。