考慮使用云數(shù)據(jù)庫(kù)如阿里云RDS、騰訊云CDB等，或者分布式文件系統(tǒng)Hadoop HDFS。

使用Apache Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理，或者使用Pandas等Python庫(kù)進(jìn)行小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理。

使用Tableau、Power BI等可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與展示，使用Python的Matplotlib、Seaborn等庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，使用Scikit-learn進(jìn)行傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)。

使用CDN服務(wù)來(lái)分發(fā)短視頻內(nèi)容，提高用戶(hù)體驗(yàn)。使用GPU服務(wù)器進(jìn)行視頻轉(zhuǎn)碼、視頻特效生成等工作。

使用IoT設(shè)備收集能源消耗的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行分析。使用AI技術(shù)預(yù)測(cè)能源消耗趨勢(shì)，幫助企業(yè)節(jié)能降耗。

使用邊緣計(jì)算服務(wù)器對(duì)園區(qū)內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，減少網(wǎng)絡(luò)延遲。使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行園區(qū)運(yùn)營(yíng)管理、安全監(jiān)控等工作。