即便是用户流量相对平衡的系统，在凌晨也存在流量的低谷，如果能更进一步的释放闲置计算资源，提升资源利用率，就能显著的降低资源使用成本。
-同步：结构化数据增量或全量同步到数据中台
-结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到数据中台
累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗
SAE 帮用户托管 K8s 背后的技术架构如上图所示，在 1 个宿主机上，最上层是 SAE 的 PaaS 界面，第二层是 K8s 的 Master（包括 API server 等），最下面一层是 K8s 真正运行资源的宿主机，这些都是完全由 SAE 托管的，用户只需要在自己的 VPC 或网络段内创建 Pod 资源并做一个连通，即可实现应用的正常运行。
这些六角形图案有助于导航，类似于地图中的网格线。神经模式支持基于矢量的导航的假设。基于矢量的导航使大脑可以计算到所需位置的距离和方向。
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。
Dapr 还非常年轻，还在快速迭代中，距离被广大开发者和三方厂商所支持还有很长的路要走。但是 Dapr 给我们揭示出一个新的方向：通过关注点分离，让开发者只需关注业务逻辑自身，而分布式架构的系统关注下沉到基础设施中实现；
在此基础上，还得针对两类事件做统一的设计和规划，浏览页面和功能交互是统计数据中最多的，如果浏览页面和功能交互没有规范化就会导致数据脏乱差。
在物理机或虚拟机集群时代，我们管理的资源主要是以主机为单元的集群。单个主机节点，可以是一台物理机，或者是基于Hypervitor虚拟化中间件的VM，资源类型主要包括CPU，内存，磁盘IO，以及网络带宽。
当Scheduler检测到APIServer生成的Pod资源对象定义时，首先会通过Predicates筛选出符合规则的节点资源集合；然后依据Priority对这些节点资源进行权重排序，选出最优节点；分配节点资源创建Pod。
随着上百年的发展，电气工程下的可观察性已经不仅仅用来辅助人们进行问题检查和定位问题，我们以汽车工程来看，整个可观察性的发展经历了几个过程：
