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以友盟+服务的客户为例，每一年都会提出很多新的需求，比如进一步提升产品粘性、进一步提升用户量等诸如此类，我们要做的是尽力满足他们，但不论对产品做什么样的功能升级，都要以客户的目标为主。

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调试和监控: 与传统应用开发相比， Serverless 应用的调试与监控工具能力还不完善。良好的可观测性是将 serverless 计算的重要助力。

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数据驱动是一件好事，但在国内企业的落地中确实很“骨感”。数据驱动不是一个简单的工具，也不是多个分析师或者少个分析师的问题，而是整体的格局问题。“陈新祥在直播中提到。

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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。

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近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。

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人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。

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这3个关键诉求的核心挑战，都来源于应用之间复杂的链路。如果有一套成熟易用的机制，对每一条链路的行为进行记录，并进行深入的分析，提取出有价值的参考数据，就能让这些难题迎刃而解，这个重要的机制就是全链路监控。

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Dapper阐述了对分布式系统进行链路追踪的技术细节，包括数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等方面，并提出了跟踪树、Span、Trace、Annotation等重要概念，为全链路监控提供了理论指导。

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Dapper阐述了对分布式系统进行链路追踪的技术细节，包括数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等方面，并提出了跟踪树、Span、Trace、Annotation等重要概念，为全链路监控提供了理论指导。

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在Dapper的启发下，业界诞生了很多用于分布式链路追踪的开源组件，为了保持对链路中每一个环节的记录与匹配，不仅需要在应用内部对跟踪信息进行传递，还需要让跟踪信息跨越不同的应用以及不同的分布式组件。