软硬一体设计，可以针对规模和性能进行全栈优化，极大降低计算成本。而且由于云计算的规模效应，随着产量的增加，边际成本会拉低平均制造成本。全球主流云厂商都在 IDC 设计、网络、芯片等方向加大自研投入。
以 API 方式交付 IT 能力，一方面可编程的基础设施极大提升了 IT 的敏捷性，更好地支持业务敏捷性；一方面 API 可以更加方便地被集成到三方服务商的解决方案中，进一步加速规模效应产生。
对于企业客户而言，他们可以通过 Kubernetes 这样的开放标准来设计企业的云架构、避免厂商锁定的顾虑，更好地支持多云 / 混合云。容器技术和生态的发展会加速云计算规模经济形成。所有的云厂商都在加大对容器技术领域的投入。
微服务是当下非常热门的一种架构，阿里目前正在从SOA架构体系向微服务架构迁移。同时整个软件应用研发开始进入云原生时代。在这些技术演进背景下讨论如何更好地实现稳定且高可用的架构方案，保证应用持续可用非常有必要。
在确定流量入口后所有和其相关的后续处理节点都应被打标或者以其它方式圈定起来。门面系统后对应着内部系统，包括一系列Http组。在定义好这些后，某个组件会在流量接入后识别门面系统，进而找到该门面系统对应的圈定区域，也就是内部系统，从而完成一个整体上的流量绑定过程。
用于解决前端使用机器学习成本的问题，0成本帮助前端快速掌握和使用机器学习 OTA 算法能力。同时，帮助业务落地的团队训练自己的模型，保证模型在自己业务场景能够自我迭代、更加精准。
机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。深度学习的功能有所不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。
12-Factor应用完全自我加载，而不依赖于任何网络服务器就可以创建一个面向网络的服务。互联网应用通过端口绑定来提供服务，并监听发送至该端口的请求。比如，在线上环境中，请求统一发送至公共域名，然后路由至绑定了端口的网络进程。
消息队列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服 务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等，是大数据生态中不可或缺 的产品之一，阿里云提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
逻辑上分为数据平面和控制平面。数据平面负责服务之间的数据通信。应用和以 sidecar 方式部署的智能代理 Envoy 成对出现。其中由 Envoy 负责截获和转发应用网络流量，收集遥测数据并且执行服务治理策略。在最新的架构中， istiod 作为控制平面中负责配置的管理、下发、证书管理等。Istio 提供了一系列通用服务治理能力，比如：服务发现和负载均衡，渐进式交付(灰度发布)，混沌注入与分析，全链路追踪，零信任网络安全等。可以供上层业务系统将其编排到自己的IT架构和发布系统之中。
在软件架构层面中， FaaS 将复杂的业务逻辑拆解成一系列细粒度的函数，并通过事件驱动的方式触发调用。函数之间是松耦合的，可以通过如下两种典型的模式进行协同、组合。
