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在整个流程里，最关键的是要有专人做统一收口，基于对数据和采集的理解做分流，中间规范跟标准动作要规范，因为不论是新版还是新功能上线都要走这个流程。

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向老师和领导学习已经是人们生活习惯的一部分了。但是从同事甚至对手那里学习也很重要，因为这些人和我们自身更相似。所以要多多观察，取其所长，弃其所短。对于团队的小兄弟和下属，也要“不耻下问”。

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。总之，前途必须光明，道路必须坎坷。
各目标之间不一定共享资源，规划不一定互有冲突。

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虽然，人类的整体知识体系一直在扩张。但是就很多重要的工程细分领域，基础理论并不高深。计算机的很多重要领域，工程师有能力在有限时间内抓住核心要害。

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人工智能将如何改变世界

人工智能正在促进许多新的发展。人工智能所做的事情就是为人类提供更多的帮助。人们在以往需要进行数千小时的实验才能得到结果。而人工智能技术现在能够更好地模拟这些实验，因此可以更快地得到结果。

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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。
K8S提供了requests和limits两个配置参数来定义资源的范围和额度。

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requests定义了工作负载的资源下限，是容器启动时K8S资源分配的默认值。

limits定义了工作负载的资源上限，是容器运行时K8S资源预分配的额度。

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容器共享所在Pod的存储Volume，网络命名空间以及PID命名空间，容器拥有CPU/内存资源分配与资源额度。在进行资源管理时，要区分CPU/内存资源分配额度和工作负载实际的CPU/内存利用率。K8S集群信息控制台一般展示工作负载定义的CPU/内存分配额度。

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{
"kind" : "Policy",
"apiVersion" : "v1",
"predicates" : [
        {"name" : "PodFitsHostPorts"},
        {"name" : "PodFitsResources"},
        {"name" : "NoDiskConflict"},
        {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
        {"name" : "MatchNodeSelector"},
        {"name" : "MaxEBSVolumeCount"},
        {"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"},
        {"name" : "checkServiceAffinity"},
        {"name" : "PodToleratesNodeNoExecuteTaints"},
        {"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"},
        {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
        {"name" : "PodToleratesNodeTaints"},
        {"name" : "HostName"}