多多阅读开源框架中关于性能优化方面的文档和代码也不失为好的提升手段。动手解决线上性能问题也是提升性能优化能力的关键。如果有机会，跟着高手学习，分析性能优化解决方案案例（我们技术博客之前也发表了很多这方面的文章），也是快速提升性能优化能力的手段。
K8S通过Pod来管理一组容器组的生命周期，Pod是K8S调度的最小单元。应用服务部署与调度也是以Pod为单元，Pod也可称之为工作负载。对于无状态的应用部署，以ReplicaSet定义与管理；对于有依赖关系，有状态的应用部署，以StatefulSet定义与管理。
其中涂色部分是目前已具备的能力，从这个维度来看 imgcook 的智能化能力目前处在 I3 和 I4 级别，并与 I2 级别的能力协同运作于生产环境。I3 级别的智能化能力需要不断优化和迭代模型，当线上真实场景准确率达到 75% 以上或模型具备自我迭代能力则进入 I4 级别。
道理是相通的，类似问题在C端产品中也会碰到。
如果你留意的话，你会发现很多电商网站、汽车导购产品的产品经理已经摸到了深层需求。
你看，既包含距离，又说清了方向，感觉已经很完美了吧。然而，当你深入使用产品时、当你自己驾车的时候，才会发现情况并非如此——你很难精确地把握是否到了500米处，很可能在300米处的一个路口就错误地提前右转了。
平台能力复用，杜绝浪费
平台在不断迭代升级的过程中，对于一个新需求，不要一上来就自己做，而要先看看其他平台有没有可以复用的现成的能力，哪怕是“曲线救国”或者“权宜之计”。
·事前：数据安全防护，需要对开源软件漏洞提前进行修复，从整个用户使用的内容上来看，包括专用网络隔离、白名单控制、账号密码鉴权、安全环境免密。
电气工程发展了上百年，其中各个子领域的可观察性都在进行完善和升级，例如交通工具（汽车/飞机等）也算的是可观察性上的集大成者。抛开飞机这种超级工程不谈，一辆可正常上路的小型汽车内部也有上百种的传感器用来检测汽车内/外部的各种状态，以便让汽车可以稳定、舒适、安全地的行驶。
电气工程发展了上百年，其中各个子领域的可观察性都在进行完善和升级，例如交通工具（汽车/飞机等）也算的是可观察性上的集大成者。抛开飞机这种超级工程不谈，一辆可正常上路的小型汽车内部也有上百种的传感器用来检测汽车内/外部的各种状态，以便让汽车可以稳定、舒适、安全地的行驶。
近两年，基于深度学习的人工智能在安防市场的应用越来越深入，尤其是车牌识别、人脸识别等技术得到了大规模的应用，并获得了非常不错的应用效果。
