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另外，电信和政府/国防领域的云原生开发人员使用私有云、公共云和本地服务器的比例大致相同。这些开发人员使用公共云的比例相对较低。

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近年来，Serverless 一直在高速发展，呈现出越来越大的影响力。在这样的趋势下，主流云服务商也在不断丰富云产品体系，提供更便捷的开发工具，更高效的应用交付流水线，更完善的可观测性，更丰富的产品间集成。

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世上没有免费的午餐，微服务技术让 IT 系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也带来了架构复杂度的提升。对于开发者而言，要想更好的驾驭微服务架构，需要解决持续集成、服务发现、应用通信、配置管理、流量防护等一系列难题。

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对于使用主流 Spring Cloud 体系或 Dubbo 体系构建微服务应用的开发者而言，如果需要引入一种方案降低资源成本，他的最终诉求一定包含两个方面：

（1）能否零改造成本，或者接近零改造成本；
（2）能否适配所有的业务场景。

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SAE 通过资源的实际使用量来付费，费用由两部分组成，每部分根据统计结果和计算方式进行费用结算，按小时出账单扣款。每个应用使用的资源计量方式如下所示：

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算法总结

优点：

完全是一个无状态机，无网络调用，高效可靠。
缺点：

依赖机器时钟，如果时钟错误比如时钟回拨，可能会产生重复Id。
容量存在局限性，41位的长度可以使用69年，一般够用。
并发局限性，每毫秒单机最大产生4096个Id。
只适用于int64类型的Id分配，int32位Id无法使用。

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对于企业来说，每时每刻都在产生海量的数据，数据采集作为数据体系第一环尤为重要。

因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，将其传输到大数据平台。

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可编程的、动态的、弹性基础设施：支持公共云、专有云、边缘计算等不同环境。
分布式应用架构：具备松耦合、可弹性扩展、高容错性等特点。

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Rehost 新托管 - 简单地通过 lift-and-shfit 方式，将线下物理机替换成为云上虚拟机或者裸金属实例，不改变原有的运维方式。

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机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。