用户对代码的浏览场景主要集中在代码评审和主干分支的代码浏览，所以我们目前主要支持两种场景的语法服务。语法服务接收来自代码平台的事件消息，如代码推送事件，评审的创建、更新、合并、关闭、重新开启事件，来触发语法服务构建。
对于第三个请求，同一个文件内的跳转会自动高亮到对应的代码行，不同文件间的跳转会新开页面并跳转。
语法服务响应和语法索引构建是完全异步的，互不影响，支持独立的资源扩缩。
线上服务突然出现一波超时告警，告警波及的索引面积较广，但波动具体由哪个索引，甚至哪个查询导致的，在排查时容易陷入无从下手的困境。
总结下来，传统降噪算法只能处理稳态噪声，非稳态突发噪声处理能力弱，但数据驱动类的算法稳态噪声及瞬时 非稳态噪声均可处理。
物联网可以广义地理解为配备传感器和IP地址，以通过互联网进行通信的计算设备网络。物联网设备的安全性之所以特别具有挑战性，是因为这些设备的用途非常广泛，超出了任何安全解决方案的范畴。
每个行业都有自己的祖师爷，编程也不例外。值得程序员们自豪的是，他们的这位祖师爷其实是位不折不扣的“白富美”——阿达•奥古斯塔（1815-1852）。
安全是企业上云的核心关切之一。云原生的敏捷性和动态性给企业安全带来新的挑战。由于云上安全是责任共担模型，需要企业理解与云服务商之间的责任边界，更要思考如何通过工具化、自动化的流程固化安全最佳实践。
正因如此，Kubernetes 管理的资源和基础设施范围已经远超容器应用。下面是几个例子
1. 基础架构管理：与开源的Terraform或者云供应商自身提供的Infrastructure as Code(IaC)工具如阿里云ROS, AWS CloudFormation不同，Crossplane和AWS Controllers for Kubernetes在Kubernetes基础之上扩展了对基础设施的管理和抽象。
。对于应用开发和运维团队，实现了关注点分离（Separation of Concerns），可以将应用定义、运维能力与基础设施实现解构。让应用交付过程变得更加高效、可靠和自动化。
还记得那个古老的笑话吗?世界上有两类人——一类人相信世界上有两类人,而另一类人完全不相信前一观点。好吧,我确实相信世界上有两种数据科学家。我并不是在说那些学习计算机科学的数据科学家和那些学习统计学的数据科学家。
