算法总结
优点：
区域之间无状态，无网络调用，具备可靠唯一性
缺点：
分区容量存在局限性，需要预先评估业务容量。
从Id中无法判断生成的先后顺序。
算法总结
优点：
区域之间无状态，无网络调用，具备可靠唯一性
缺点：
分区容量存在局限性，需要预先评估业务容量。
从Id中无法判断生成的先后顺序。
而且我们并不单纯复制数据，同时也是在复制操作，而对于DRC来说，replace into操作会被解析为update或insert。这样无法保证消息唯一性，也无法做到防循环广播，所以并不推荐。我们看看下面的流程图也许会更清晰些：
软硬一体设计，可以针对规模和性能进行全栈优化，极大降低计算成本。而且由于云计算的规模效应，随着产量的增加，边际成本会拉低平均制造成本。全球主流云厂商都在 IDC 设计、网络、芯片等方向加大自研投入。
数据在神经网络的不同层上表示，然后根据数据模式导出输出。由于深度学习的完整功能是基于数据的，因此与其他AI算法相比，训练神经网络需要更多数据，因此很难创建用于训练它们的数据集。而且，收集训练神经网络所需的数据也非常耗时。
12-Factor 规则下的应用程序不会隐式依赖系统级的类库。它一定通过依赖清单，确切地声明所有依赖项。大多数编程语言都会提供一个打包系统，比如 java 使用 maven ，应用依赖了哪些第三方库，要显示地定义在 POM 文件里。
早些时候，大家对“数据驱动”的理解是“报表驱动”。2016年、2017年的时候，一家处于C轮、D轮的深圳公司，该公司有1000多份报表，每张有10个Sheet，每个表格有20多个指标，大家可以算下一共有多少个指标，他们内部的数据团队都不知道哪些指标有用、哪些没有用。为了督促大家去看这些报表，公司还监控了邮箱。
同时，要把数据结果融入到团队的工作流程里去，比如可以在早上八点把团队最关注的东西发到邮箱，市场推广人员可以看到相应的报表。在上午十点的时候，产品经理可以登录后台看到更新的产品功能。
功能简单：对主流底层框架的全面支持，丰富的UI界面，完善的诊断机制和报警机制，这些都是一套优秀的全链路监控方案所必备的特质。开源方案在这些方面很难做到尽善尽美。
通过全局拓扑和应用拓扑视图，我们能够知道这个应用依赖于哪一些下游应用，这样就确定了与这次问题有可能发生关联的应用名单。
