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对于数据驱动，很多人做到一定程度之后，脑海中会形成一定的方法论和体系，进而形成驱动流程和组织机制。大家也听了很多方法论，包括增长黑客等，貌似自己已经很懂数据驱动了，但是实际操作起来可能连“什么是事件属性这种基础的概念都不了解”，这是很多业务线同学普遍的现状。

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这还意味着事件的生产者和消费者没有时序上的依赖，即使由于应用宕机无法及时处理消息，在重新恢复后，程序可以继续从消息队列中获取这些事件继续执行。这样的松耦合架构，为软件架构提供更高的敏捷性、灵活性和健壮性。

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读取一个大文件和多个小文件可能会对IOPS产生影响。由于读取单个大文件仅需要执行一个读取任务，因此可以以较高的速度执行它，而另一方面，读取多个文件的速度非常慢，因为需要执行许多读取任务。

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原生架构的建议是：允许失败发生，确保每个服务器，每个组件都能够在不影响系统的情况下发生故障并且具备自愈和可替代能力。这个设计原则的基础是应用配置和持久化状态与具体运行环境的解耦。Kubernetes 的自动化运维体系让服务器的可替换性变得更加简单。

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服务控制平面的能力也是快速变化的，比如从基础的服务治理，到可观测性，到安全体系，稳定性保障等等。但是控制平面与数据平面之间的API是相对稳定的。

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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。借助这一统一化数据整合及管理的方法体系，构建企业数据公共层，并可以帮助相似大数据项目快速落地实现。

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在大型分布式 IT 架构领域，微服务是一项必不可少的技术。从本质上来讲，微服务是一种架构风格，将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用，应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建，可以独立部署、独立迭代，也可能根据业务负载独立进行水平扩展。

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新的环境可以在秒级搭建完成，快速投入使用，而测试完毕后，又可以立即释放。从成本上来讲，一套新环境实际投入使用的时间很短，因此只会消耗极少的费用。这对于微服务应用开发过程中的多团队协作，是一个巨大的变革。

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管理系统性风险。管理系统中的确定性以及不确定性风险，规避已知陷阱，对未知的风险做好准备。

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Kubernetes 作为容器的分布式编排调度系统，进一步提升了容器应用的可移植性。K8s通过一系列抽象如 Loadbalance Service, Ingress, CNI, CSI，帮助业务应用可以屏蔽底层基础设施的实现差异，灵活迁移。通过这样的能力，我们可以实现工作负载在数据中心、边缘计算和云环境的动态迁移。