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容量不足时哪些业务场景应优先通过，限流时应优先限流哪些业务等也是解耦需要关注的内容。总体而言，解耦原则要求将最核心的业务链路隔离出来，使其与其它业务间的耦合尽可能小。

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由于 EDA 自身架构的优点，在互联网应用架构，业务数据化和智能化、IoT等场景有非常广阔的前景。关于 EDA 的架构讨论，不在此继续展开。

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线下业务和淘宝业务实际上使用同一个版本进行应用开发和发布，它们的隔离仅仅体现在流量和部署层面。

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StreamCompute是阿里巴巴自主研发的流式大数据平台，在内部较好地支持了企业流式计算需求。

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持续对智能化技术体系进行深耕，也是未来的重点之一。今天的智能化技术体系仍然有很多问题，跑的太快、为了解决问题，很多应用和核心技术之间耦合，很多技术的开放能力和客制化能力不足，很多技术的理论基础不扎实，很多技术的工程化体系不完备。

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根据这个流程，如果需要扩容一个应用实例，保守估计也需要 20 分钟以上，其中购买、系统初始化、应用部署都需要占用大量的时间。假设系统流量突增，需要在 2 分钟之内紧急扩容，这个方案就无用武之地了。

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在函数计算领域，一切计算资源的申请和调度都由具体的业务事件触发，当业务事件所对应的任务完成之后，计算资源会被立即释放。这样的方式真做到了计算资源的按需分配，能显著提升资源利用率，是 Serverless 技术的终极形态。

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IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。这意味着将多个过程彼此存储在堆栈中，然后在调用和返回的基础上一个接一个地执行所有过程。

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“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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随着互联网进入下半场，流量红利逐渐消失，一方面，企业开始重视如何通过数据来挖掘同一个用户的更多价值；另一方面，不管是产品经理、运营还是市场都开始通过“数据驱动”寻找新的增长空间。