高可用设计并不存在标准配置。实际上，高可用设计需要根据业务重要性、能力和效率的分层等进行分层次的设计，最核心业务需要通过一些高复杂度的设计来提高它们的可用性。
那么，当会员系统宕机时，为了使防抖设计机制可用，就需要异构的设计。实际资金流处理所依赖的数据需要异构出一份以供信息流处理，而不是直接用原来的数据。异构设计使得一份数据宕机不影响整个系统功能的正常运行。
这要求我们不仅需要关注系统当下的业务特点，还需要预测其未来的业务特点，通过各种特性来刻画该业务对用户的可用性影响。这就需要结合各种原子手段以实现业务在当前阶段所需要的高可用能力。未来，可能存在非常智能的系统，能够使用最低成本刻画业务的当前特征，然后自动化地组合一些原子高可用能力最大化系统高可用能力。
如果手动设置弹性指标，仍有一些门槛和负担，因为客户不知道指标应该设成多少，在这个背景下，我们也在考虑智能弹性，自动帮用户算出弹性指标推荐给用户，进一步降低门槛。
SAE 采用了 Kata 安全容器技术，从时间和开源界的事实来说，Kata 是 runV 和 Clear Container 两个项目的结合，相比于 Firecracker 以及 gVisor 方案更加成熟。
结合自动化、智能化的供应链和运营体系，进一步提升了硬件资产运营效率。云计算正如电力这样的公共服务基础设施，集中发电比每家每户自建发电机，有更低的成本和更高的效率。
对于企业来说，每时每刻都在产生海量的数据，数据采集作为数据体系第一环尤为重要。
因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，将其传输到大数据平台。
数据服务可以使应用对底层数据存储透明，将海量数据方便高效地开放给集团内部各应用使用。如何在性能、稳定性、扩展性等多方面更好地服务用户；如何满足应用各种复杂的数据服务需求；如何保证数据服务接口的高可用。随着业务的发展，需求越来越复杂，因此数据服务也在不断地前进。
幸运的是，针对这些普遍存在的难题，业界涌现了一系列优秀的开源技术组件和工具，让开发者可以更轻松的构建微服务应用。像 Spring Cloud 和 Dubbo 这样的技术框架，经过多年的发展，已经演化为微服务领域的通用标准，极大地降低了微服务的门槛，但这些技术框架依然没有办法解决其中两个最大的挑战，这两个挑战成为摆在开发者面前的两座大山。
然而，每个团队对于应用的迭代都会有自己的节奏，与此同时，他们又想拥有独立的端到端测试环境，从而实现环境之间的隔离，以避免团队之间的相互影响。这样的话，很有可能会形成多套测试环境：
