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通过全局拓扑和应用拓扑视图，我们能够知道这个应用依赖于哪一些下游应用，这样就确定了与这次问题有可能发生关联的应用名单。

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数据驱动，在国内企业的落地中很“骨感”
在国外，有一个名为Instagram的照片分享软件，这个软件早期并没有火起来，后来他们通过数据分析发现了一个非常强硬的用户需求点，即“纯粹拍照并分享”。

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除了自动化和机器人等明显的用例之外，人工智能系统还能够优化制造流程，发送早期警报，促进质量检查和质量控制并预测机械设备的故障。关键是收集正确的数据，然后制造商可以开发创新的AI应用，从而使其与众不同。

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事件驱动架构是一种构建松耦合的微服务系统的架构方式，微服务之间通过异步事件通信来进行交互。

事件驱动架构实现了事件的生产者和消费者的彻底解耦。生产者无需关注事件如何被消费，同时消费者无需关注事件的生产方式；

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阿里云提供了丰富的可观测性能力。XTrace分布式追踪提供了对 OpenTracing/OpenTelemetry 标准的支持。ARMS 提供了托管 Prometheus 服务，可以让开发者无需关注系统的高可用和容量挑战。可观测性是 AIOps 的基础，在未来企业IT应用架构**扮演更加重要的角色。

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服务治理能力与业务逻辑解耦
在微服务时代，以 Spring Cloud 与 Apache Dubbo 为代表的应用框架取得了巨大的成功，它们通过代码库方式提供了服务通信、服务发现和服务治理能力（流量转移、熔断、限流、全链路追踪等）。这些代码库被构建在应用程序本身中，随着应用一起发布和维护。这样的架构存在一些无法回避的挑战。

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应用运行时的敏捷进化
更快、更轻、更敏捷的应用运行时技术是云原生计算的持续追求。

体积更小 - 对于微服务分布式架构而言，更小的体积意味着更少的下载带宽，更快的分发下载速度。

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也许会有路由的endpoint网络不通这种场景，这个时候平台提供了一个接口，用户可以把能访问的Tunnel endpoint填进来，这样就会优先用所填的Tunnel endpoint而不会用路由的，但99%的情况下是不用填。

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多个应用共享一份基准代码是有悖于 12-Factor 原则的。解决方案如下：

将共享的代码拆分为独立的类库，然后使用依赖管理策略去加载它们。所有部署的基准代码相同，但每份部署可以使用其不同的版本。

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链路追踪（Tracing Analysis）为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、 链路拓扑、应用依赖分析等工具，能够帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高 微服务时代下的开发诊断效率。