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除了工具以外，MaxCompute在第三方服务上也是集成的，比如云上的数据通道图，SLS（阿里云的日志服务），DataHub（数据通道），他们都是原生就支持MaxCompute投递的，Kafka也是有官方的插件。

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也许会有路由的endpoint网络不通这种场景，这个时候平台提供了一个接口，用户可以把能访问的Tunnel endpoint填进来，这样就会优先用所填的Tunnel endpoint而不会用路由的，但99%的情况下是不用填。

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下面的create Stream Session里面又有一个project，即要访问数据所在的project。如果这两个project不一样，系统会检查这个权限，用户是否可以访问目标project的数据。如果跑SQL，它也会根据原project来控制资源的使用。如果只有一个，这两个填成一样的就可以。

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上图中可以看到，批量上传的流程是先创建一个upload session (第31行),然后open writer，用writer去写数据，然后close，再upload session加commit。

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流式上传也会有一些限制。首先在写的时候，系统会对这个表加锁，流式写的时候其他的操作是不能写的，比如InsertInto和Insert Overwrite是会失败的，要把流式停掉之后才能正常写。

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可以使用基于矢量的导航功能来训练深度学习神经网络，以找到从点A到点B的最短路径。通过将动物大脑使用的相同网格线模式嵌入第一层，深度学习可以计算距离和到达目的地的方向。具有基于矢量的导航和深度学习功能的自动驾驶汽车还可以检测到任何新近可用的快捷方式的存在，以减少出行时间。

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尽管自动驾驶汽车有很多好处，但仅凭深度学习就无法使自动驾驶汽车成为高级智能的交通工具，因为阻碍自动驾驶汽车走向主流发展的障碍很多。

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云原生已经演化成了一个非常庞大的生态。这张图囊括了云原生里非常多的内容。从设计高可用且稳定性高的应用的角度来看，相关的内容包括数据库技术、云原生存储、Service mesh、可观测性、Serverless等。

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配置：在环境中存储配置
配置要和代码完全分离，环境变量可以非常方便地在不同的部署间做修改，却不动一行代码。配置主要包括数据库信息，缓存信息，第三方服务证书，每份部署特有的配置，如域名等信息。

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阿里巴巴云原生架构设计方法
阿里巴巴独有的云原生架构设计方法——ACNA（Alibaba Cloud Native Architecting）如下：

ACNA 是一个 「4+1」 的架构设计流程，「4」 代表架构设计的关键视角，包括企业战略视角、业务发展视角、组织能力视角和云原生技术架构视角；「1」 表示云原生架构的架构持续演进闭环。