可观测性数据引擎架构
基于上述我们的一些思考，回归到可观测这个问题的本质，我们目标的可观测性方案需要能够满足以下几点：
1. 数据全面覆盖：包括各类的可观测数据以及支持从各个端、系统中采集数据
。DKPLM可以根据文本上下文动态地选择和嵌入知识，同时感知全局和局部KG信息。JAKET提出了一个联合预训练框架，其中包括为实体生成嵌入的知识模块
通过前面的文章介绍，相信大家对于什么是DDD有了初步的了解，知道它是一种微服务的架构设计方法论，为我们解决如何建立领域模型，如何实现微服务划分等提供了方向和指导。
战略设计这四个字听起来有点高大上的感觉，感觉离我等DS比较远。实际上无论对于公司或者个人来说，都需要有个发展的目标以及指导方针，指引我们该向何方前进，
汇报关系主要有两种：一种是常见的垂直功能组织，一种是横向的项目组织。垂直功能组织中，常见的比如说技术团队里主要向技术 leader 汇报。
我们在执行中还需要注意另一个问题：谨防优先级成为拖延的接口。当我们已经定义好事情的优先级时，执行的过程中发生了更加重要紧急的工作，但是当下执行中的事务还没有达到预期的效果，就可能被干扰。
就我个人而言是非常喜欢创新，我很少去做那种没有技术含量的工作，但这不是说我拿到的工作都是有技术含量的，而是遇到没有技术含量的，就创新一下，让他变得有技术含量。
讲到创新就不得不提到一个词“造轮子”。高水平的造轮子是创新之母。我个人是不反对高水平造轮子的，毕竟很多人很多事都是先从模仿开始的
容器和 K8s 并非一定要捆绑使用，在一些新型的 PaaS 服务中，例如阿里云的 Serverless应用引擎（SAE），底层将虚拟化技术改造成容器技术，充分利用了容器的隔离技
从数据模型上不是特别能看出来领域划分的依据，但是我们可以从中找到一些
线索，比如一些表之间跟另外一些表之间本身有些数据的流动关系，或者依赖
