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可计算性依赖数据完备性，另外出于对响应、算力的考虑，有些计算场景下放到端上计算更合适。特别是一些需要大量、复杂用户上下文数据参与的场景。此外，未来隐私合规升级，数据传输到云上会更为谨慎。为了保证一些服务的可持续运行，需要提供端计算的适配方案。

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Serverless 具备很多优势, 比如：降低运维成本，提升系统安全性，提升研发效率，加速业务交付等等。然而 Serverless 还有一些不能回避的问题需要我们来做判断：

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成本管理: 对于“Pay as you go”的收费模式的一个弱点是无法准确预测具体会产生多少费用，这于许多组织预算管理的方式不同。

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调试和监控: 与传统应用开发相比， Serverless 应用的调试与监控工具能力还不完善。良好的可观测性是将 serverless 计算的重要助力。

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架构复杂性：Serverless 开发者无需关注底层基础设施的复杂性，但是应用架构的复杂性需要格外关注。事件驱动架构和细粒度函数微服务，与传统开发模式非常不同。大家需要根据业务需求和自己的技术能力，在合适的场景应用，然后逐渐扩大应用范围。

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启动速度更快 - 对于传统单体应用，启动速度与运行效率相比不是一个关键的指标。原因是，这些应用重启和发布频率相对较低。然而对于需要快速迭代、水平扩展的微服务应用而言，更快的的启动速度就意味着更高的交付效率，和更加快速的回滚，以及更快的故障恢复速度。

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在 Java 领域，GraalVM 已经逐渐成熟。它是基于HotSpot上增强的一个跨语言的全栈虚拟机，支持众多语言的运行平台（包括Java、Scala、Groovy、Kotlin、JavaScript、Ruby、Python、C、C++等）。GraalVM允许您将程序提前编译为本地可执行文件。

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与经典Java VM相比，生成的程序具有更快的启动时间和更低的运行时内存开销。Quarkus/Micronaut 等作为云原生定制的新一代Java框架，可以实现惊艳的启动时间和资源开销。更多分析可以参考Java的云原生进化。

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WebAssembly 则是另外一个令人激动的技术。WebAssembly 作为一个面向现代 CPU 体系架构设计的，安全的、可移植、高效率的虚拟机沙箱，可以在任何地方（服务器、浏览器、IoT等等）、任何平台（不同操作系统，不同CPU体系架构下）安全运行应用。

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2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。