他们是怎么理解，怎么来思考的，他们认为什么地方有问题。我再找他们要一些建议：我应该怎么去做。跟他们聊的过程中才知道我们需要做什么样大促，要把握什么是关键点，这都是一些宝贵的财富。
技术的广度非常依赖于积累。你一定要带着问题去想，这个时候你才有记忆力、有了积累，慢慢的你技术的广度就会越来越深。你要了解数据库，你必须对下层的网络了解，所以我们要对网络，CDN可能要更进一步的认识。
Percolator 是 Google 基于 BigTable 做的分布式系统，一个重要的设计就是使用了 Percolator 算法支持分布式事务。在 Percolator 算法中，最重要的参与者是客户端，更新被缓存在客户端，并在 Commit 时通过 2PC 提交到服务端。
These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.
在这个流程中，还没有涉及到对于流量精细粒度控制的高级灰度方案，但已经足够体现出其复杂性和操作难度了。如果仅仅依赖于简单的发布脚本进行管理，不但效率很低，还很容易导致顾此失彼，对系统稳定性造成巨大的风险。
CI/CD 集成能力：SAE 与云效、云效 2020、 Jenkins 等产品进行了深入集成，可以方便开发者将构建好的应用快速部署。
借助这一统一化数据整合及管理的方法体系，构建企业数据公共层，并可以帮助相似大数据项目快速落地实现。
数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、
云计算的核心技术创新加速规模效应的形成。比如，计算资源池化与虚拟化技术，让应用和底层硬件资源解耦。一方面提升资源利用率，降低计算成本；一方面提升了资源的弹性供给，弹性成为差异化云基础设施和传统 IDC 的关键能力。
另外针对不太熟悉镜像或者不想感受复杂性的用户，我们也提供了 War / Jar 层面的部署，极大降低用户享受红利的门槛。
面向终态
在传统的运维领域有很多问题比较难解决，比如服务器因为各种各样的原因，突然负载高或者 CPU 高等
云原生的发展使Serverless也得到了发展，FAAS是Serverless的一种典型实现，能够以非常小的成本搭建小程序。另外，低代码和无代码现在也非常流行。
