目前，业内在处理高维十亿级别的数据时仍显得力不从心，多采用多片索引分别检索合并的方法，增加了实际计算成本。
目前，业内普遍使用的向量检索库是 Facebook AI 团队开源的 Faiss (Facebook AI Similarity Search) 引擎。Faiss 非常优秀，也是不少服务化引擎的基础核心，但 Faiss 在大规模通用检索场景方面仍存在一些局限性，如流式实时计算、离线分布式、在线异构加速、标签&向量联合检索、成本控制以及服务化等方面。
另一方面，电子邮件服务器可能需要大量存储，低延迟和良好的吞吐量，但它可能不需要非常苛刻的IOPS配置文件。
遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。
DevOps 应用交付流水线里面包含了很多环节，如何将这些环节非常流畅地串联起来，实现自动化也是非常重要的方面。
在人工代码评审（Code Review，CR）中，对于纯文本形式的代码浏览不可避免地将耗费大量的时间，影响CR的效率。那么有没有更智能的方法？阿里云云效代码智能语法服务基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，可大幅提升代码评审的效率和质量。
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。
接触更多的人和事，用新方法解决新问题。这个很关键。不能只看代码看一个月，要找真实的业务方，你的上游，你的下游，你的合作伙伴。比如说做双11，我是2016年12月份到业务平台，我花了整整三个月，跟每年双11的大队长、重要人去聊双11。他们是怎么理解，怎么来思考的，他们认为什么地方有问题。
架构师一定要有技术的广度。大家一定要学会积累，积累到一定程度以后，你会做到无师自通。比如你了解网络、数据库，然后你又了解了磁盘30%，当这些知识逐渐成体系了，你是有能力去消化和打通不同技术点背后的相关性，对于你的个人能力的提升和认知层面的提升有巨大的帮助。
