这种技术的用例包括库存优化和重新订购点，可以在特定的轮班或需求期间对员工进行适当的工作安排，甚至提高销售预测的准确性。
随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。
造成这种局限性的原因很简单，在以 Spring Cloud 为代表的微服务技术阵营中，系统的构建都是围绕着应用（也可以理解为单个的服务）而展开，不管是版本更新还是水平扩展，都是针对应用本身。
资源利用率低的根本原因，在于以服务器为载体的应用架构中，开发者需要将构建好的程序包部署到服务器上，从而对多个用户事件进行响应。
对于使用主流 Spring Cloud 体系或 Dubbo 体系构建微服务应用的开发者而言，如果需要引入一种方案降低资源成本，他的最终诉求一定包含两个方面：
（1）能否零改造成本，或者接近零改造成本；
（2）能否适配所有的业务场景。
在微服务领域，应用一般是无状态（Stateless）的，不需要保存大量的本地数据。如果在特殊的场景下离不开这个需求，可以集成 NAS ，使用集中式的存储实现。
“OneModel”是数据整合及管理的方法体系和工具，大数据工程师在这一体系下，构建统一、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致，充分发挥在大数据海量、多样性方面的独特优势。借助这一统一化数据整合及管理的方法体系，构建企业数据公共层，并可以帮助相似大数据项目快速落地实现。
当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。
云计算的核心技术创新加速规模效应的形成。比如，计算资源池化与虚拟化技术，让应用和底层硬件资源解耦。一方面提升资源利用率，降低计算成本；一方面提升了资源的弹性供给，弹性成为差异化云基础设施和传统 IDC 的关键能力。
一是云原生技术，包括容器、K8s、微服务、DevOps。而这些技术只是一个工具，要想真正地用好这些技术，还需要一些最佳的实践和组合，也就是云原生架构。
