目前 imgcook 的能力处于 D2C 的 L3 级别，智能生成的代码还需要可视化干预或人工兜底开发后验证上线。未来期望达到 L4 级别，我们需要对 UI 信息架构进行拆解，对从 UI 信息自动生成代码的智能化能力进行细分。
智能化能力的应用还需要工程链路的支撑，例如模型识别结果的应用、线上用户行为召回、前端开发组件对 UI 组件识别结果的承接等，整体的 D2C 技术体系也需要同步升级。
K8S集群一般由至少一个Master节点和若干个Worker节点组成。Master节点包含了调度器Scheduler，控制器Controller，资源对象接口APIServer以及持久化存储Etcd。Worker节点通过Kubelet跟Master节点通信，其资源以及负载Pod受Master的调度以及控制。K8S本身架构是C/S模式，即worker节点的资源管理与调度都由Master节点控制。
Pod和PVC是命名空间访问控制范围内的资源对象，PV则是集群访问控制范围内的资源对象。
PVC/PV模式解耦了存储资源与节点资源，即由PVC/PV定义的存储资源独立于节点资源，通过动态绑定方式随工作负载在节点资源间迁移。具体细节依赖于云厂商提供的存储插件的实现方式。
Allocatable Capacity= Node Capacity - Kube-Reserved - System-Reserved
Allocatable Capacity为Scheduler可为应用服务Pod分配的节点资源
Node Capacity为节点资源总量
Kube-Reserved为K8S的后台进程预留资源，例如Kubelet，CRI，CNI等组件
既然ClusterIP都是在Pod启动之后随机分配的，那么其他服务Pod是如何发现这个ClusterIP并与其通信的呢？主要有两种方式：
环境变量
当Pod被创建后，与之绑定的Service服务对象也随之被创建，并且立即开始监听绑定的端口号。
数据治理意味着什么?
数据治理侧重于组织为数据的使用设置的策略。它还关注组织的各部门如何结合在一起，以确保数据得到正确使用。例如，美国一家主要的信用评级机构遭到黑客攻击，其治理政策很糟糕，导致数百万人的社保号码被泄露。
所谓“冰冻三尺，非一日之寒，水滴石穿，非一日之功”，通往架构师的道路漫长而又艰巨，轻易放弃，则所有付出瞬间付之东流。要想成为优秀的架构师，贵在坚持！
随着业务规模的增长，不但来自于前端用户的请求频度会增加，链路也变得更长，这也代表着应用之间的调用关系变得越来越复杂。为了提升微服务系统在复杂链路下的健壮性和稳定性，有3个关键诉求需要我们去解决：
本文不会深入介绍Dapper和OpenTracing的原理以及技术细节。我们只需要知道，优秀的全链路监控组件会尽可能的遵循OpenTracing标准，以获得更好的通用性以及扩展性。
