目前，业内采用多路归并的方式，即分别检索标签和向量再进行结果合并，虽可以解决部分问题，但多数情况下结果不甚理想。
索引水平扩展：Proxima 采用非对等分片的方法实现分布式检索。对于邻居图索引，解决了有限精度下图索引快速合并的难题，与 Map-Reduce 计算模型可有效进行结合。
相对于“云端”是由服务器集群组成，“雾端”由我们身边能够提供资源的设备组成，它在地理上分布更为广泛，而且具有更大范围的移动性，这让它适应如今越来越多不需要进行大量运算的智能设备。
物联网发展的最终目标是实现人类社会、信息世界和物理世界的完全融合。工业4.0与此目标同步，在工业场景中力图构建一个可控、可信、可扩展，
陆续也会有农业4.0、商业x.0、旅游x.0等类似的“物联网+”网格概念出现，这说明各个行业网格迟早会走向纵向功能性自治、横向信息化联合的自主智能道路。
Z轴（第三向，垂直于下图所在平面）：产品（或服务）应用，例如传感器应用、CPS设备、可穿戴服务、安全服务等“产品即服务”产品。
如果现在我们有三个节点，为了实现一致性，要确保有且只有一个是 Leader，另外两个为 Follower，只有 Leader 是可写的，Follower 只能读。管理节点 M 通过心跳判断各个节点的状态，用 M 去指定 Leader，一旦 Leader 死掉，就可以重新指定一个 Leader。
一致性并不一定要在写数据的时候完成，可以在读的阶段再决策，只要每次能读到最新版本即可。
Quorum 机制就是要满足公式 W+R>N，式中 N 代表备份个数，W 代表要写入至少 W 份才认为成功，R 表示至少读取 R 个备份。
在一个简单的微服务架构中，如果某应用处于整个链路的入口位置，它的前端一般会挂上负载均衡组件（上图中的应用 A），以承接来自于最终用户的业务请求。
对于使用者而言，无需购买服务器资源即可直接部署容器应用，也无需对集群进行节点维护和容量规划，可以根据应用配置的 CPU 和内存资源量进行按需付费。
