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二是会改变享受前端智能化成果的前端开发者，改变他们的研发方式，例如代码智能生成、代码智能推荐、代码智能纠错、UI 自动化测试等可以帮助他们完成大量简单重复的工作，可以把更多的时间放在更有价值的事情上。

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今年在前端智能化大背景下，对 D2C 技术体系全链路进行了智能化能力升级，并为前端同学带来了让前端工程师能成为机器学习工程师的前端算法工程框架 Pipcook 和解决样本收集问题的样本制造机 Samplecook。同时带来了营销模块研发链路产品化升级，助力全链路研发提效。

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今年前端智能化助力前端研发模式升级，数个 BU 共建前端设计稿识别算法模型和数据集，并于双 11 会场大规模应用落地。

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K8S通过Pod来管理一组容器组的生命周期，Pod是K8S调度的最小单元。应用服务部署与调度也是以Pod为单元，Pod也可称之为工作负载。对于无状态的应用部署，以ReplicaSet定义与管理；对于有依赖关系，有状态的应用部署，以StatefulSet定义与管理。

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。ReplicaSet与StatefulSet又是一个有意思的话题，笔者会在后续系列详细介绍。应用所需的CPU/内存资源定义在Pod内，因为CPU/内存资源是容器级别的，由Pod的spec->containers->resources定义。

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K8S要掌握应用服务运行状态，才有可能进行平台级别的弹性伸缩和故障自愈。最简单的做法就是不断检查容器进程是否处于Running状态。如果检查到容器进程失败，就不断自动尝试重启进程。很多情况下，重启进程就能解决问题，所以这种健康检查虽然简单，但是十分有效和必要。

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priorities表示的是对于满足predicates规则筛选的节点资源的集合按照priorities进行权重排序，选取权重最高的节点资源进行调度。例如，Scheduler会按照如下示例所示，优先选择资源需求最低的节点进行调度。

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K8S提供了一个平台级别的DNS服务，可以配置给所有Pod使用。当一个Service资源对象被创建，DNS服务可以绑定一个DNS访问地址到对应Pod，供访问使用。这个DNS服务管理着应用服务DNS访问地址与Pod启动时分配的ClusterIP和port的对应关系，负责解析从该DNS访问地址过来的流量负载到对应的Pod上。

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人工智能需要大量的数据才能做到这一点。它可以从外部源获取这些数据，也可以开始生成这些数据。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。

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虽然知识更新很快，但是基础理论的变化却非常缓慢。这就是“道”和“象”关系，纵是世间万象，道却万变不离其宗。对于那些非常基础的理论知识，我们需要经常复习，也就是“学而时习之”。