告警抑制：主要用于处理告警之间的互相影响。例如：某一k8s集群发生OOM严重告警，可以暂时忽略同一集群的低级别告警。
接下来一一根据细化场景进行介绍。
业务场景的建模-特征提取过程
如下图所示，为数据表数据示例，从数据层面可以看出，有一部分字段是有意义的，如isParent是否主单，businessType业务类型，orderTerminal订单终端类型等等，也有一部分字段是离散且无意义的，如orderId订单ID，itemId商品id，GMTCreate创建时间等。特征提取的过程目标就是自动的提取出有意义的字段，忽略无意义的字段。
执行链路推荐出来后，这时候的链路还是无法执行的，我们的目标是根据推荐能够自动生成执行链路，只是当前基于进展的考虑，我们先将推荐的链路进行人工链路编排以执行场景模型中的数据。以盒马"履约"领域的系统执行流程链路为例，如下，我们将对所有业态的数据的处理进行统一流程编排，如此，即可更大限度和真实的处理模型数据。
第一个是围绕人，我们一直把客户第一作为内部第一的价值观，但讲到客户第一的时候，我们对客户的视野正在变得越来越宽。不仅关注当下服务的客户，而是必须关注到每个人，其中弱势群体是特别需要关注的。
在此基础上我们再针对业务做差异化的提升和改进，用“三位一体”的方式希望技术软件里能够真正跟开源形成一个血脉相通的整体。
在应用侧，针对高并发场景，在保障消费体验的同时，阿里技术大幅优化交易链路，应对脉冲式流量。在软件侧，通过统一资源池进行统一调度，支撑大规模的离在线混部，实现在线业务优先调度。在云方面，基于阿里自研的神龙云服务器、自研的数据库PolarDB等，大大提升了服务器资源使用效率，可搭建百万级规模的容器集群，大规模释放云原生的技术红利。
绿色物流全面升级，通过智能切箱、绿色回箱、碳账单等让绿色心智充分触达消费者，打造人人都能参与的绿色双11
通过优化纸箱型号和推荐合理的装箱方案，菜鸟智能切箱算法支持菜鸟全行业仓内包材推荐，平均减少使用15%包材，仅在菜鸟仓一年可为5.3亿个包裹“瘦身”。
在函数计算进入集团之前，云上的 Serverless 技术体系一直无法融入到开发者生态，虽然功能丰富、强大，但是无法被业务使用，甚至出现了使用 Serverless 技术后，研发成本反而增高的情况。所以，在 2021 年，我们发力 Serverless-Devs 工具链，基于标准的接口与集团内部的技术社区，共同打造了专属于 Serverless 的研发体系，把云上的技术巧妙的融入到了集团。
加大 Serverless 硬核技术投入，阿里内部通过天猫双 11 场景打磨，外部通过公共云输出、服务千万家企业
在 Serverless 的场景下，冷启动的速度是客户选型的关键，也是云上产品的核心竞争力，。
所以，我们在镜像分发上，创新性发明了 Serverless Caching 。根据不同的存储服务特点，构建数据驱动、智能高效的缓存体系，实现软硬件协同优化；即便在 GB 级别镜像冷启动的场景下，函数计算也能提秒级别的交付能力。
