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路由合并：相关的告警合并起来，一并进行通知，而不是针对每个告警分别通知，从而减少通知的数量。例如：根据告警所在集群进行合并，假如某集群短时间内产生了10个告警，则只会发送一条通知，包含这10个事件。

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动态通知：可以根据告警属性动态分派通知。例如：测试环境的告警，通过短信通知到张三，并且只在工作时间通知；而生产环境的告警，通过电话通知到张三和李四，并且无论何时，都要进行通知。

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这些年我们的双11一直在解一道题，如何用更少的机器资源支撑更高的交易峰值，为商业增长、商家生意创造更大的空间，让消费者的体验更加丝般顺滑。

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这些年我们的双11一直在解一道题，如何用更少的机器资源支撑更高的交易峰值，为商业增长、商家生意创造更大的空间，让消费者的体验更加丝般顺滑。

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让消费者可以随时随地购物，而且重构了整个商业，让商家和消费者实现实时无缝连接，让原来线上和线下的差别真正消失。

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过程中最让我们感动的是在体验上收获了用户的口碑，一位不知名的同学在小蛮驴上面贴了一张纸条，留下了这样一句非常温暖的话，“

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目前，针对图像和文本的多模态预训练模型主要可以分为单流模型和双流模型两种架构。VideoBERT，B2T2， VisualBERT， Unicoder-VL ， VL-BERT和UNITER使用了单流架构，即利用单个Transformer的self-attention机制同时建模图像和文本信息。

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另一方面，LXMERT、ViLBERT和FashionBERT引入了双流架构，首先独立提取图像和文本的特征，然后使用更复杂的cross-attention机制来完成它们的交互。

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然而，目前的知识增强的预训练模型仅针对单一模态，尤其是文本模态，而将知识图融入多模态预训练的工作几乎没有。

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对应modal-encoding layer，(2)对模态之间的相互作用进行建模，对应modal-interaction layer，（3）通过各个模态的监督信息优化模型，对应modal-task layer。