无论如何，数据对于确保这些系统正常运行至关重要。机器学习也需要采用大量数据。它实质上是使用统计和分析功能来从信息中产生可行的见解和情报，数据治理的作用是完成对数据的处理。
比如我们启动SpringBoot应用为例，启动命令为
java -javaagent:/{user.workspace}/ArmsAgent/arms-bootstrap-1.7.0-SNAPSHOT.jar -Darms.licenseKey={LicenseKey} -Darms.appName={AppName} -jar demoApp.jar
理想的微服务应用只有不同层级之间的单向依赖，这种依赖的原则是高层应用依赖于低层应用。同层应用之间的相互依赖，或者低层应用依赖于高层应用都是违背这个原则的。假设我们在全局拓扑视图里面，找到了环状依赖关系，说明微服务应用之间的依赖关系不清晰，可以考虑对应用的层次结构进行重构。
有些公司需要这样的同步方式，再往下是具体的采集方案设计，前面已经拆分出了公共性指标和个性化指标，它们延伸出来就是公共埋点和个性埋点，公共埋点是非常重要的业务性指标，这个指标很长时间都不会变。再往下是研发口径，不管是公共埋点的事件规则、属性规则，还是采集时机，都要做统一管理，最后再进行验证。
根据Business Insider的数据，制造业即将看到物联网(IoT)和AI(人工智能)应用再度大幅增长，到2027年，物联网市场的年估计额将达到2.4万亿美元。
API 应该具备 SLA ：API 作为服务间的集成界面，与系统的稳定性息息相关。SLA 应该作为 API 设计的一部分，而不是部署后再考虑。在分布式系统中，稳定性风险无处不在，通过 API 优先的设计模式，我们对独立的服务进行稳定性架构设计、容量规划；我们还可以对独立的 API 进行故障注入、稳定性演练，来消除系统性的稳定性风险。
从表格中可以看到，通过Tunnel是可以访问这几种资源的：普通表，Hash Clustered表，Range Clustered表和Transactional表，最后是查询结果，这些都是可以下载的；普通表两种上传都支持；
Upload session可以理解为是一个会话的对象，类似于transaction的概念。这次上传是以upload session为单位的，即最终upload session commit成功了这些数据才是可见的。
因此，这种表一般经典的用法就是先写一张普通表，然后通过SQL做一个insert overwrite，生成一张Hash Clustered表或者Range Clustered表。
第四，如果open了一个writer但是不写数据，就相当于占了一个空闲链接，服务端会把这个链接直接断掉。
【流式上传】
接下来看一下流式上传的接口。前文中有提到，流式上传是在API上做了简化，还去掉了并发的限制和时间的限制。
