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从 Rehost、Re-platform 到 Re-architect，我们可以看到迁移的成本和复杂性在增加，但是敏捷性、弹性、可用性、容错性等收益也在持续增加。云原生已经成为势不可挡的技术趋势。

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我们可以看到全球有 470 万云原生开发者，占全部后端开发者的 36%，其中包括 290 万使用容器技术以及 330 万使用 Serverless 架构的开发人员。

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基础设施同样也得到了很好的发展。最开始，单体架构是托管式的，通常将应用程序托管给电信运营商的某个机房，在物理机上运行单体应用。后来，基础设施开始向虚拟化演进，比如VMware等公司在物理机上构建虚拟化层和虚拟机，在虚拟机上运行操作系统。

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从架构角度来看，蚂蚁的基础设施就是在云底座上运行一层K8S，在Pod里运行APP，其上层对应着FAAS、网格化、Service mesh、微服务等应用程序。

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大多数分布式架构本身就提供了缓存热点能力。此外，大多数分布式数据库本身就使用了读写分离架构，只需稍加配置就可以将数据路由到只读节点。这些都是云原生时代带来的红利之一。

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因为大家对 AI 的陌生，所以对前端智能化产生顾虑和质疑，难以规模化推广。从淘系业务、拍卖、健康、蚂蚁、支付宝、体育、CBU……已落地场景中收集和梳理实践经验和案例，形成通俗易懂的系列文章，帮助大家了解 AI 和前端智能化。进一步落地推广，使前端智能化可以在前端领域里成为普惠技术，让一线前端研发人员获得幸福感。

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首先，智能化思维解决问题的方法很简单，告诉模型正确答案后，模型自己在样本数据里训练模型的参数和权重，自己归纳总结答案背后的思想，这就很鲁棒了。

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其次，对算法有兴趣的同学可以Google一下遗传算法和蚁群算法等，你会发现凡是鲁棒性很强的算法都超出我们的意料，说简单点儿就是人很难总结提炼出这些算法背后的模式和思想

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深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能。深度学习可以在没有任何人工干预的情况下更准确地对对象进行分类。例如，假设有两个人写数字九(9)，但是他们两个人都以不同的方式写数字(一个人写9，其他人写一个nine，底部没有清晰的曲线)。

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我也在思索是否有一种更敏捷的移动端取数方案，缩短数据试验周期。基于以上目的，埋点热修方案的研发就提上了日程。