端口绑定：通过端口绑定提供服务
12-Factor应用完全自我加载，而不依赖于任何网络服务器就可以创建一个面向网络的服务。互联网应用通过端口绑定来提供服务，并监听发送至该端口的请求。比如，在线上环境中，请求统一发送至公共域名，然后路由至绑定了端口的网络进程。
第一代微服务架构中，应用除了需要实现业务逻辑之外，还需要自行解决上下游寻址、通讯，以及容错等问题。随着微服务规模扩大，服务寻址逻辑的处理变得越来越复杂，哪怕是同一编程语言的另一个应用，上述微服务的基础能力都需要重新实现一遍。
可以看到对外的服务提供了一个统一的SDK，然后集成到所有的外部服务里。在服务端，提供的服务可以大概分为API层和执行层。API层有两个集群 Frontend集群会负责控制流的介入，Tunnel集群负责数据。在执行层分为控制集群和计算集群，控制集群会负责资源管控，meta的管理，和权限管理这些功能，计算集群就负责实际的计算和存储。
根据这个机制可以看到，如果writer或者close失败了，就相当于这个长连接断了。所以writer和close这两个接口是不能重试的，如果writer中间有任何阶段失败了，就需要重新写。
Metrics – 监控指标：通常是固定类型的时序数据，包括 Counter、Gauge、Histogram 等，是可聚合的数据。系统的监控能力是多层次的，既包含计算、存储，网络等基础设施服务层次的监控指标，也应该包含业务应用的性能监控和业务指标监控。
应用通过轻量化的 SDK 来简化对构件 API 的调用，基于 gRPC/HTTP 开放协议可以轻松支持多语言。
尽管 Dapr 和 Service Mesh 在架构上有些类似，服务治理功能有所重叠，但两者在本质上却大有不同。
视觉检查算法越来越受欢迎的部分原因是这些算法的发展日趋成熟。现在，基于神经网络的系统可以识别出各种潜在问题，例如裂纹、泄漏、划痕、翘曲以及许多其他异常。根据复杂的规则映射，可以调整或调整应用程序要检查的参数以适合给定的情况。与GPU和高分辨率摄像头搭配使用时，基于AI的检测解决方案在准确性和速度上可以大大超过传统的视觉检测系统。
有些公司需要这样的同步方式，再往下是具体的采集方案设计，前面已经拆分出了公共性指标和个性化指标，它们延伸出来就是公共埋点和个性埋点，公共埋点是非常重要的业务性指标，这个指标很长时间都不会变。再往下是研发口径，不管是公共埋点的事件规则、属性规则，还是采集时机，都要做统一管理，最后再进行验证。
从应用列表进入应用总览页，首先呈现给使用者的是概览分析视图，在这个视图中，我们能够查询应用在指定时间的关键指标。右上角的时间段是一个非常重要的选项，使用者可以根据需要来修改此应用关键指标的采集时间范围（默认15分钟）。在ARMS的很多视图里面，都提供了这个选项，来帮助使用者查看指定时间范围的监控信息。
将经验输出，接受别人的检验是高层次的总结。这种输出不仅帮助了别人，对自身更是大有裨益。总结的方式有很多，包括组织分享，撰写技术文章等等。当然“日三省吾身”也是不错的总结方式。总之，多多总结，多多分享，善莫大焉！
