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其底层是一个 IaaS 资源层，上面是 K8s 集群，对用户来说这些都是透明的，不需要自己购置服务器，也不需要理解 K8s，再上一层有两个核心能力：一是应用托管，二是微服务治理，应用托管就是应用生命周期等，微服务治理就是服务发现、优雅下线等，这些在 SAE 里都做了较好的集成。

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- 数据整合及管理体系
“OneModel”是数据整合及管理的方法体系和工具，大数据工程师在这一体系下，构建统一、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致，充分发挥在大数据海量、多样性方面的独特优势。

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，在业界成为了主流，是构建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。容器化相关技术能够更大程序的挖掘云计算的价值，在一定程度上帮助开发者解决这两个难题。

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比如你了解网络、数据库，然后你又了解了磁盘30%，当这些知识逐渐成体系了，你是有能力去消化和打通不同技术点背后的相关性，对于你的个人能力的提升和认知层面的提升有巨大的帮助。

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每时每刻都在发生技术的升级和变革，只有持续不断的学习，才能对老的架构有新的认识，对于老的问题产生新的解法，要了解业界最近在发生什么变化，这个领域最关键的项目和人在做什么，

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生成lsif.json文件后，由于这个Json文件较大，直接由前端加载并响应请求不太合理，后期增量生成与维护难度也很大，所以我们还需要一步：将lsif.json转化为结构化数据，从而按需响应用户查询请求。

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。lsif的图存储格式让人自然地联想到用图数据结构存储，图查询的速度也比较快，然而由于索引变化迭代较快，频繁更换的ID导致图存储难以适配增量方案，

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不同代码库不同语言的索引数据很难在一张图中结构化，参考了社区的相关实践，考虑到成本和性能，因为ES天然地适合大规模的数据存储和索引，我们最后选择了用ES（Elasticsearch）做结构化数据存储。

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我们将这种结构化的数据上传到ES，然后语法服务后端服务器会基于用户的语法请求，构造ES请求Query，查询定义、引用或注释信息，将其拼装返回。

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这里的墙不只是组织架构隔阂所带来的障碍，还包括三个领域关注点的不同。比如开发需要关注可测试性和可运维性，这些东西将会深刻地影响应用的架构设计和开发实现，如果开发同学没有充分考虑到代码的可测试性，那么交给测试同学就会造成很大的问题，比如如何实现故障注入和精细流控，这都需要在开发时就考虑清楚。