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Kafka Streams 中的「结果」也以事务的方式批量持久化，但和 Flink 不同的是，这些结果是被写入不同的消息队列中：

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但太小的间隔将导致吞吐下降，因此吞吐量与端到端处理延迟之间需要有一个折衷。

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也有「重剑无锋」型的 Apache Kafka Streams，直接将流处理过程事务化，屏蔽复杂的底层逻辑，编程模型和理解成本都更简单（当然也一定程度上限制其使用的场景）；

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然而在实际使用过程中，许多人对可观测性的关注，主要集中在系统上线之后。这当然是没有问题的，但实际上

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下图比较概括地描述了一个系统的质量观测完整生命周期，大体上可以分为如下四个阶段，并且在每个阶段都有需要特别关注的一些数据和指标：

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并对未来12年的技术前进方向做出了判断和预测，同时还分享了今年双11阿里在未来技术前进方向上的初步实践，以及十大技术亮点。以下为程立的分享整理：

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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

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非常幸运，过去12年我们赶上了整个数字技术的一场波澜壮阔的革命，很多技术经历了从无到有。

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过去12年，我们还在用信息时代的芯片架构、技术架构来支撑数字时代的发展，算力是整个上层技术和商业发展的瓶颈。

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第二个方向是绿色科技。绿色是全社会非常关注且迫在眉睫的问题，科技是解决绿色问题的一把非常关键的钥匙。