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云计算是典型的平台型业务模式。随着规模的增长，会产生网络效应。提供为企业提供产品 / 服务的 ISV 与 SI，会更加青睐于那些拥有更多用户的云平台。而用户会更加倾向于能够提供丰富技术产品和服务支撑生态的云平台。随着云平台的成长，将对用户和生态产生更强的吸引力。

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手机扫码场景要求在手机断网时正常显示其二维码。在这个场景里，真正的业务链路从POS链路开始，有的POS链路需要经过商户的处理系统，有的则直接进入支付宝自身的业务系统。在支付宝端，该链路将从一个统一的网关接入，携带着订单相关信息，比如商户ID等。

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在微服务架构中进行高可用设计时，应该针对每个节点的特征进行有针对的设计。另外，即使在云原生场景下，也需要通过应用层设计实现防抖、业务隔离、配置灰度设计和应用层容灾。

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分布式事务中通常有一个发起者和多个参与者。发起者发起一个预提交，在所有参与者确认后，该任务才被执行。这对应着一个二阶段确认过程，即先发起、再确认、后执行。配置灰度设计和分布式事务处理非常类似。

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在“人机协同的编程方式”大方向下，如何跟PD、设计、运营、用户产生标准化、数据化、自动化的链接？真正支持应用体系降低理解和使用技术的成本，做到：需求暨代码、需求暨生产、协同在线化，从而进一步、全链路、端到端的提升业务交付能力。

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其次，从经验的角度看，只要是行业里解决的很好的问题，在自己的领域里应该也能解决的很好。比如，使用图像分类模型，人家在严谨的实验中验证了图片里只要有猫或狗，图像分类模型就能准确识别出来。如果我把自己拍摄的猫猫狗狗的图片标注好喂给模型，模型训练后一定能识别出别人拍摄的猫和狗的图片，这就是确定性的另一个层面。

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准确率理解之模型泛化能力：应对类似问题和全新问题的准确率就是模型的泛化能力。类似问题较好理解，诚如字面上“同类型”和“相似”的问题。全新问题的准确率应该理解为：未被发现、不直观、难以理解，背后却有共性的问题。

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要满足第二个条件，只需要补充上述数据即可。因此接入的数据源是否完备，是决定框架修复能力上限的一个重要的因素。

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但是FAAS只能利用服务端侧数据进行计算，从端计算角度看，无法天然使用客户端侧数据进行计算。这样并不适应需要服务端侧和客户端侧数据共同计算的需求。比如有些展示坑位有红点提示，需要点击后让红点消失，或者消失后隔一段时间再次展示。

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服务端和客户端都满足数据完备性的情况下，如果客户端再提供计算动态性支持，其实选用哪个方案没有本质性区别。例如FAAS服务可以使用云计算实现，也可以使用端计算实现。剩下的是性能、体验、成本以及稳定性等其他方面综合性考虑。