10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。
12位的计数序列号，序列号即一系列的自增ID，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。
适用场景
适用于int32类型的Id分配，单个区域内容量上限可评估的业务使用。
集中式分配算法
1）算法说明
集中式可以是Redis，也可以是ZooKeeper，也可以利用数据库的自增Id集中分配。
通过DRC的拆解，数据库操作有三种：insert、update、delete，这三种操作不管哪两种操作都是不能满足交换律的，会产生冲突，所以我们在并发级别（主键）加上额外信息，这里我们采用序号，也就是2中提到的染色的过程，这个过程是保留的。
而主键之间是并发的，没有顺序而言。当接收消息的时候我们并不保证强顺序，采用LWW（Last Write Wins）的方式，也就是说我们执行当前的SQL而放弃前面的SQL，这样我们就不用考虑交换的问题。同时我们会根据消息的唯一性（实例+单元+数据库+MD5(SQL)）对每个消息做幂等，保证每个SQL都不会重复执行。而对于结合律，我们需要对每个操作单独分析。
update操作天然满足结合律。但是这里又要考虑一种特殊情况，那就是执行结果为0。这说明此语句之前一定存在一个insert语句，但这个语句我们还没有收到。这时我们需要利用这条语句中的数据将update语句转成insert再重新执行一次。
delete也是天然满足结合律的，而无论之前都有什么操作，只要执行就好了。
在insert和update操作里面，都有一个转换的过程，而这里有个前提，那就是从DRC拿到的变更数据每一条都是全字段的。可能有人会说这里的转换可以用replace into替换，为什么没有使用replace into呢，首先由于顺序错乱的情况毕竟是少数
我们进行数据建模研发，并处理不因业务特别是组织架构变动而轻易转移的数据中间层。包括DWD明细数据中间层和DWS汇总数据中间层。
其主要功能包括：
-组合相关和相似数据： 采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
-公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产-品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表；
-建立一致性维度：建立一致数据分析维度表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。
此外，在传统 IT 中，软件、硬件和服务由不同厂商分离交付。而云计算将软件、硬件、服务一体化交付，极大降低了计算成本，提升了交付效率，提供了创新的技术能力。这里面有几个关键点：
FaaS 也引入了一些新的技术挑战，比如冷启动会导致应用响应延迟，按需建立数据库连接成本高等等，需要平台能力的持续增强。
