来帮助大家更好理解相关财务管理实践。
阿里云容器服务也在产品中内置了很多成本管理和优化的最佳实践。很多客户非常关心如何基于 Kubernetes 和资源弹性实现成本优化，通常我们建议企业更好了解自己业务类型，为K8s集群划分不同的节点池，在成本、稳定性和性能等多维度考量中寻找平衡点。
其他流行的数据学习技术有决策树( decision tree ) 、随机森林( random forest )和支持向量机(support vector machine )。这些技术虽然强大,但是并不深入。决策树和随机森林工作在原始输入数据上,不进行变换,也不生成新特征;支持向量机层次较浅,因为它们仅由核函数和线性变换组成。类似地单隐藏层神经网络也不被视为深度神经网络,因为它们只包含一个隐藏层。
异构计算：Proxima 支持大批量高吞吐的离线检索加速，同时解决了 GPU 构建邻居图索引的难题，另一方面也成功解决了小批量+低延时+高吞吐的资源利用问题，并将其全面应用在淘宝的搜索推荐系统中。
当我们深入地看 DevOps 中所包含的这些工作项之后，其实能够感受到如果想要做一个具有弹性的、高可靠的应用，需要考虑的点是非常多的，而这些在实施了 DevOps 之后就变成了同一个团队在整个应用生命周期中需要考虑的事情了。这对于团队心智和能力的要求是非常高的。
然而代码分析往往需要耗费大量的时间和资源，当用户请求某个语法服务（如查看定义），后端需要克隆代码，下载依赖包，解析语法，构建索引（类比一下IntelliJ Idea初始化工程的场景），编辑器场景用户已经习惯于这样的方式，等待几分钟或许问题不大。
根据库大小的区别，LSIF的索引构建时间为10秒至数分钟不等，而用户对同一个代码仓库的提交操作峰值可能会达到每分钟近百次，即使我们采用了增量技术也很难满足高频的构建请求，并且提交事件触达和调度任务执行无法保证精准的时序性。综上所述，我们需要一个分布式时序锁来保证任务调度的顺序和尽量减少重复调度。
也许我对当前系统也不是很清楚，但有很多以前技术的积累，现在的问题还是能非常快地解决掉，帮助团队解决当下问题的同时，也能让自己对全局有所了解。
确认所有参与节点 Prepare 成功的情况下，我们向全局事务日志添加一条事务提交记录作为 COMMIT POINT。在 TM 发生异常的情况下，我们可以选择新的 TM 继续完成两阶段提交，新 TM 会根据主库中是否存在 COMMIT POINT 记录选择恢复事务状态或者回滚事务。
Serverless 不足的地方：
成功案例太少
很难满足个性化
缺乏行业标准
初次访问性能差
缺乏开发调试工具
Serverless 将通过事件驱动的方式连接云及其生态中的一切
通过事件驱动和云服务连接，Serverless 能力也会扩展到整个云生态。
