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实际一个工程的LSIF图会非常复杂，经常会包含几十万个节点。感兴趣的同学可以参考LSIF具体描述[1]。

三 实现方式

阿里云云效的语法服务架构图主要分为两部分：

基于事件触发的索引构建过程
基于用户请求的语法服务响应

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第一个是形散而神不散。架构其实是每个应用线每个业务线都有。有些技术同学本身就是有架构师的这种角色。阿里很早以前是专门有架构师岗位，专门的去做架构，但是做着做着架构师就做没了。因为很不接地气，它没有解决具体、真实、实际的问题。

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遇山开道、遇水架桥，这讲的是决心。很多时候问题确实很难解决，也需要协调更多的人。很多人可能会放弃。我们最近在做架构的升级，用国产化芯片，从底到上全链路的。

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基于 TSO 事务，我们也做了一系列新功能和优化：

备库一致性读
由于 TSO 具备了全局快照的能力，我们可以将查询的任何一部分转发到任何分片的任何备份节点上进行读取，并不破坏事务语义。这个 feature 对我们实现面向 HTAP 的混合执行器非常重要，TP/AP 的资源分离以及 MPP 执行框架都基于这个 feature 来保证正确性。

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概念随着新的技术发展而演化

第一阶段：容器化封装+自动化管理+面向微服务
第二阶段：DevOps、持续交付、微服务、容器
第三阶段：DevOps、持续交付、容器、服务网格、微服务、声明式API

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可视化：当前环境要做到可控，就需要对当前的环境状况可视。
可追溯：所有的配置统一作为代码进行版本化管理，所有的操作都可以追溯。
快速：资源申请及释放要求秒级完成，以适应弹性伸缩和故障切换的要求。

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脑裂问题
一种是采用投票机制（Paxos 算法）。
一种是采用租约机制——Lease，租约机制的核心就是在一定时间内将权力下放。

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总的来说，欧洲和北美的容器使用率远超亚洲。容器的使用已在东欧得到普及，54% 的后端开发人员使用容器。北美和西欧等发达地区的使用率也很高。在北美、西欧和以色列，一半后端开发人员都使用了容器。同时在三个地区内，25%-26% 的后端开发人员采用编排技术来管理这些容器。

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当技术领导者将在现实世界中启用人工智能的数字计划时，了解最大价值所在将会提供帮助。某些主题在各个行业组织不断出现。以下研究一下人工智能领域中功能最强大的一些用例：从机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)到边缘人工智能和AIOps。

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在混合云时代，这是不断增长的IT功能队列。机器学习可以解决大量经常冗余的警报，以更加实时或主动的方式帮助管理系统性能，并提供更大的端到端可见性，从而为IT团队节省时间。