在这张架构图中，Service A 调用 Service B 的所有请求，都被其下的 Proxy(在 Envoy 中是 Sidecar) 截获， 代理 Service A 完成到 Service B 的服务发现、熔断、限流等策略，而这些策略的总控是在 Control Plane 上配置。
他们希望通过本地计算，更好地控制敏感数据。
市场营销、**和房地产领域的云原生开发人员不太可能在本地服务器上运行代码。这些行业的重点是内容，因此需要轻松快速地访问。可访问性和性能对这些领域的成功至关重要，而本地服务器可能无法满足这些要求。
一些零售商也将在边缘部署人工智能，以最快的速度和最小的延迟在本地处理本地视频，这在某些情况下为非接触式且无需收银人员的购物打下了基础。商店可以使用摄像头和边缘人工智能来检测远处的物体，并快速处理相关信息。这些数据有助于优化客户等待时间、库存货架和店内体验。
快速回顾一下DevOps每个环节所需要考虑的东西。在开发阶段，首先需要梳理业务的需求和场景，并且将需求转换为系统设计，同时需要考虑数据模型如何设计，才能够让数据库不成为单点和瓶颈。因为在阿里巴巴这样的互联网企业中，应用承载了大量的用户访问，因此需要考虑复杂均衡、容错设计、流量控制等。
当 Serverless 和 DevOps 结合之后，能够大大提升研发效能，一方面大大降低了开发团队的心智负担；另外一方面，通过工具使得整个 DevOps 流水线能够实现高度自动化。
阿里云云效代码智能语法服务的底层技术是LSIF（Language Server Index Format），它是一种持久化语言的索引的图存储格式，通过图的格式，表示了“代码文档”-> “语法智能结果”之间的事件关系。
我们将这种结构化的数据上传到ES，然后语法服务后端服务器会基于用户的语法请求，构造ES请求Query，查询定义、引用或注释信息，将其拼装返回。
第一点就是顶层设计。国家每5年有五年计划，这其实就是在国家整个层面的一个非常清晰的顶层架构设计，这里面对国民经济重大建设项目和生产力进行宏观的架构设计，它也是一种架构设计。在这里面，要做什么事要定义的非常清楚，要达到什么样的结果也要定义的非常清楚。
数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。
人工智能和物联网的结合可以为组织提供更大的可见性和控制力，即使其拥有大量通过互联网进行通信的设备和传感器。换句话说，人工智能可以将企业通过物联网收集到的数据转化为有价值的见解。这在保护设备和网络免受未经授权的访问和渗透尝试方面尤为重要。
