K8S的Scheduler组件基于APIServer定义的Pod资源对象和Kubelet上报的各个节点资源的使用情况，来选择合适的节点进行调度。Scheduler控制Pod的创建，弹性伸缩以及遇到故障时的负载迁移。Scheduler基于容器运行时依赖关系，资源需求设置以及默认调度策略进行决策。默认的调度策略通常会考虑调度的节点可以保证工作负载具有高可用，高性能以及低延迟。所以，除非对于节点选择具有特殊使用用途，否则建议用户一般直接采用默认调度策略。
与大家分享，我们是如何看待人工智能在前端领域的未来发展方向，如何推进智能化能力在智能生成代码平台 imgcook 上的应用落地和迭代升级助力今年双 11 会场 90.4% 新模块的代码智能生成，编码效率提升 68% 的。
目前 imgcook 的能力处于 D2C 的 L3 级别，智能生成的代码还需要可视化干预或人工兜底开发后验证上线。未来期望达到 L4 级别，我们需要对 UI 信息架构进行拆解，对从 UI 信息自动生成代码的智能化能力进行细分。
今年前端智能化助力前端研发模式升级，数个 BU 共建前端设计稿识别算法模型和数据集，并于双 11 会场大规模应用落地。
另外，官方还提供了三种工具。MaxCompute客户端是一个命令行工具，在数据同步这方面支持用户把一个本地文件上传到MaxCompute里面，也可以通过下载一张表到一个本地文件上。MaxCompute Studio是一个idea插件，它也支持文件上传下载这样的方式。MMA2.0迁移工具是最近推出的一个工具，可以帮助用户把数据从现有的大数据系统里迁移到MaxCompute上，这些工具都是基于SDK开发的，都是通过SDK传输。
总结一下，基本的功能点有：
批量上传是有状态并发；
commit成功后数据才可见；
支持insertOverwrite, 也支持InsertInto语义。
Insert overwrite指commit的时候支持使用某个upload session的数据直接overwrite掉一整个分区或者一张表，类似SQL的Insert和Overwrite的功能。
文章的内容涵盖了“需求管理、平台设计、产品验证、平台协同、人性对抗、跨界思维、挑战/成长”等7个方面，既有一些抽象的、方法层面的总结，也有很多真实的、有体感的案例。
第一级，功能嵌入：通过iframe等实现成本最低的手段，将平台的某个功能模块嵌入到自己的系统当中。
第二级，API调用：直接调用平台提供的成熟API，比如调用sf证、驾驶证之类的OCR识别的API。
后来，我们借助大家熟知的“物理实验室、化学实验室”这些事物，将概念体系改造成这样：达尔文是一个“实验平台”，里面可以创建“xxxx实验室”“yyyy实验室”，在每一个实验室当中，可以做各种各样的“实验”。这样，就好理解多了。
做起业务方之后，我们才发现，垃圾分类这个事情看似简单，实际上却包含很多复杂的环节，从“训练数据的获取、物品类目的整理、垃圾分类标准的维护、线上回流数据的订正”，到“物品类目权重和优先级的调整、标注结果的确认”，再到与内部各个部门的协同、与外包ISV的对接、节假日与特殊物品的应对，等等。
