当检测到readinessProbe失败，应用服务进程无法正常处理请求时，该Pod不再被重启，而是从Service端点摘除，不再接收Service的请求负载，类似流量降级，已确保该Pod可以正确处理已接收的请求负载。
2015年Google开源K8S时，提出了最初始的云原生定义，即应用容器化、面向微服务架构、应用支持容器的编排调度。容器编排调度是K8S最核心的技术。当面对一个成百上千的微服务容器集群时，Pod调度与资源管理就成了一件复杂的事情。
这种金字塔型的资源分配方式存在着不小的资源碎片的情况。当工作负载竞争资源时，K8S提供了三种级别的服务质量保证。
Best-Effort：Pod不设置requests和limits。这种Pod的QOS优先级最低，当节点资源调度不足或者竞争冲突时，优先销毁或迁移该类Pod。
随后基于 pix2code 开发的 Screenshot2Code 项目进入 Github 排行榜第一名，该工具能够自动将 UI 截图转成 HTML 代码，该项目作者号称 3 年后人工智能会彻底改变前端开发，对此也有不少用户表示质疑，认为前端技术复杂框架各异，仅 HTML 代码无法满足需求。
本质是通过设计工具插件从设计稿中提取 JSON 描述信息，通过规则系统、计算机视觉和机器学习等智能还原技术对 JSON 进行处理和转换，最终得到一个符合代码结构和代码语义的 JSON，再用一个 DSL 转换器，转换为前端代码。DSL 转换器就是一个 JS 函数，输入是一个JSON，输出就是我们需要的代码。例如 React DSL 的输出就是符合 React 开发规范的 React 代码。
其中核心部分在于 JSON to JSON 这部分。设计稿中只有图像、文本这些元信息，位置信息是绝对坐标，并且设计稿中的样式与 Web 页面中的样式表现存在差异，例如 sketch 中透明度 opacity 属性不会影响子节点，但在网页中 opacity 会影响子节点，而人工编写的代码具有各种布局类型、DOM 结构需要合理可维护、代码需要语义化、组件化、循环等信息。
我们以生成代码的可用度作为总体技术指标，并根据代码生成链路的技术分层给出各阶段的技术指标以及对代码可用率影响的权重，其中生成代码的理论准确度 = (各个环节准确度 * 权重)之和，而真实的代码可用率 = imgcook 生成的代码在最终上线的代码中留存的占比。
D2C 的智能化能力分布在还原链路的各个阶段，我们以提升代码可用率为目标，对全链路进行智能化能力升级，将技术方案细化到如何让各阶段模型识别准确率提升以及如何能将识别结果最终应用到智能还原链路生成代码，如何做到从样本收集、模型训练、模型部署到模型应用到工程链路整个流程能够自动化、自我迭代优化，不断优化和迭代模型能力。
在 imgcook 智能化系统中有一个很关键的部分，就是如何对 UI 界面内的元素绑定语义化信息，之前解决方法是基于图片和文本分类模型识别，该方法有很大的局限性：仅对文本进行分类，没有考虑与整个 UI 界面内的上下文语义，导致模型效果不好。
这次升级了智能 UI 的研发链路， D2C 可视化研发链路承接了智能 UI 的批量化生产。在上传设计稿解析出 UI 物料之后，创建 imgcook 模块，批量生成物料 UI 代码，同时创建代码仓库与 imgcook 模块关联，并支持将已创建的物料批量导入 imgcook，批量生成 UI 方案（不同类型的 UI），在生成的 UI 方案中集中式对物料进行开发，最后还将支持物料的批量发布，整个链路集中高效了很多。
