3BSE005461R1 将流数据集成到ML模型的潜在解决方案

此外，由于流数据的大小不受限制，因此流数据量及其传输速度会对所用系统的限制造成很大压力。特别是，由于这种压力会影响给定系统中的可用内存，因此保存流数据的组成部分可能不切实际，因为通过流传输的数据量通常是不可预测的。

另一个限制是处理器的能力和数据组件到达的速度。数据流挖掘算法通常需要快速和最小的结构(从计算角度来说)。

将流数据集成到ML模型的潜在解决方案

对于没有雇佣致力于缓解上述问题的开发团队的制造商来说，设计一个能够恰当地利用ML模型的供应链流程是一项几乎不可能完成的任务。协同工作以利用流数据的能力所需的服务数量将模拟空中交通管制员的职责，在空中交通管制员那里很容易发生延迟。除此之外，目前利用流数据的技术只对那些有开发团队致力于这个问题的公司是用户友好的。对于那些没有这些资源的人来说，这是一个需要注意的持续问题。

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