目前安全容器已经超脱出了安全，不仅仅有安全的隔离，也有性能的隔离以及故障的隔离，以故障隔离为例，如果采用 Docker 这种容器技术，遇到一些内核问题，就有可能因为一个 Docker 容器的失败而影响到其他用户，整个宿主机都可能会受到影响，而如果采用安全容器技术就不会有这样的问题。
此前，应用设计需要考虑读写分离，需要连接不同的数据源处理读写分离的结果，并且这些功能都需要写入应用程序代码。而现在，这些功能可以直接利用数据库的水平扩展能力来实现，数据库技术的发展极大地避免了我们直接和数据层交互。
近端在不同场合下可能有不同的名称。比如，如果将会员信息的全部请求都发给应用层，那么其所需要的集群数量将会非常庞大。由于会员信息的查询遵循了较为固定的范式，因此可以将会员信息的查询功能前置到收单服务，从而使收单服务不需要访问会员信息，而可以直接访问会员信息所依赖的服务。这本质上也是通过应用层设计来减小高可用的成本。
实际资金流处理所依赖的数据需要异构出一份以供信息流处理，而不是直接用原来的数据。异构设计使得一份数据宕机不影响整个系统功能的正常运行。
根据业务场景实现个性化高可用设计
高可用设计通常是静态的，它能够被内嵌到架构设计中，被内嵌到基础设施或者中间件中。高可用设计应根据业务场景实现个性化设计。这要求我们不仅需要关注系统当下的业务特点，还需要预测其未来的业务特点，通过各种特性来刻画该业务对用户的可用性影响。
但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。
虽然亚马逊、苹果和谷歌等公司推出了智能音箱，使人工智能已经出现在家庭中，但越来越多的消费者群体希望人工智能技术在智能家居技术得到成功应用。
依赖——显式声明依赖关系（Dependency）
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。
以上了解了 12-Factor 应用原则。在我们学习 K8s 的过程中，个人认为 K8s 结合service mesh 很好的满足了上面的每条原则。设计 K8s 和 ServiceMesh 的人很伟大，提出 12 原则的 AdamWiggins 很伟大。
随后开源的 Kubernetes，凭借优秀的开放性、可扩展性以及活跃开发者社区，在容器编排之战中脱颖而出，成 为分布式资源调度和自动化运维的事实标准。Kubernetes 屏蔽了 IaaS 层基础架构的差异并凭借优良的可移植性， 帮助应用一致地运行在包括数据中心、云、边缘计算在内的不同环境。
