从本质上来看，这些差异化配置通过付出成本和效率来换取高可用，这就存在着权衡难题。从目前来看，很少有软件系统的高可用能力能够实现5个9，大部分都还停留在理论上达到5个9的状态。
为了实现扫码，POS系统还需要和支付宝签约以建立授权关系，并且同步商户信息。这个微服务系统所涵盖的高可用需求包括：
最核心业务需要通过一些高复杂度的设计来提高它们的可用性。
业务隔离
应该针对每个节点的特征进行有针对的设计。另外，即使在云原生场景下，也需要通过应用层设计实现防抖、业务隔离、配置灰度设计和应用层容灾。
在不同处理模式下，资金流和信息流的处理流程可能有很大的不同。
值得注意的是，这是一个最复杂的配置灰度设计，实际上的灰度设计比这个场景要简单地多。
使用自动驾驶汽车进行的实验无疑表明在一定程度上减少了道路伤亡人数。
这些六角形图案有助于导航，类似于地图中的网格线。神经模式支持基于矢量的导航的假设。基于矢量的导航使大脑可以计算到所需位置的距离和方向。
他们无法找出隐藏层中进行了哪些处理来做出决定。因此，很难知道深度学习网络失败的原因，因为没有人可以追溯到发生失败的地方。
但是，如何利用人工智能带来的兴奋感来增加采用率呢?
融合幻想和现实更接近家庭
