在大型分布式 IT 架构领域，微服务是一项必不可少的技术。从本质上来讲，微服务是一种架构风格，将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用，应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建，可以独立部署、独立迭代，也可能根据业务负载独立进行水平扩展。
在一个简单的微服务架构中，如果某应用处于整个链路的入口位置，它的前端一般会挂上负载均衡组件（上图中的应用 A），以承接来自于最终用户的业务请求。这类应用在进行生命周期管理的时候，复杂度会更高，为了确保应用在新版本发布过程中的平衡稳定，会经过如下的步骤：
并不需要有固定的机器资源和固定的IP地址才能排查问题，在云计算时代，通过 SSH 登录到一台机器排查问题的方式并不是一个好的实践。相反， SAE 提供了完善的监控能力，还可以方便的与云监控、 ARMS 等新一代监控诊断类产品进行了集成，为排查故障提供了更大的便利。
最高11位是符号位，始终为0，不可用，解决JavaScript的精度丢失。
32位的时间序列，精确到秒级，32位的长度可以使用136年。
其主要功能包括：
-同步：结构化数据增量或全量同步到数据中台
-结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到数据中台
累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗
2013 年春，Docker 技术开源宣告了云原生计算的序幕。Docker 公司创新地提出了应用打包规范 Docker 镜像，它将应用及其所有依赖项打包，从而使应用可以在不同的计算环境之间快速、可靠地运行。容器技术提供了一个优雅的抽象，让开发所需要的灵活性、开放性和运维所关注的标准化、自动化达成平衡。
比如，配置文件的可回滚和可灰度能力。与代码相比，配置文件的可灰度能力不够标准化，尤其是和业务或者运营相关的配置文件；数据也是如此，由于一些数据有多种来源，这些数据的可观测和可演练能力比代码差。从整体而言，代码的相关体系比配置文件和数据更完备。
前端智能化方向的提出是为了给前端技术带来变革，借助 AI 和机器学习的能力拓展前端，就像拥有望远镜人类就有了神话中的千里眼，拥有了 AI 前端也会在自身能力的基础上产生更强的“超能力”。
理论上，这种架构设计是可以扩展的。信息流处理和业务流处理被解耦后就可以被部署在不同的节点中。比如，在国际支付时可以将信息流处理逻辑部署在支付方所在的区域中，这就使得支付操作不需要依赖原来的处理逻辑所部署的机房。需要注意的是，在将数据部署在其它机房时，通常需要一些额外的处理，比如信息安全等内容。
如果我把自己拍摄的猫猫狗狗的图片标注好喂给模型，模型训练后一定能识别出别人拍摄的猫和狗的图片，这就是确定性的另一个层面。
