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除了手动的扩缩容指令，SAE 还支持 2 种自动弹性机制，可以对微服务应用进行灵活的水平扩展，更进一步的发挥云计算的弹性能力。

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基于指标阈值的弹性机制：对于超出预期的业务流量突增，可以设置基于指标阈值的弹性策略，根据 CPU 、内存等资源指标，以有 QPS 等业务指标让应用实现自动的弹性缩。

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我们的构建工作流调度主要基于阿里巴巴开源的分布式调度框架tbschedule，该系统会通过zookeeper维护一个任务集群，通过zookeeper做节点管理和任务分发，不重复不遗漏地快速处理调度任务。

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针对第二个请求，我们在获取定义与引用列表的过程中，不光要得到文件名和位置信息，还需要将对应的代码内容展示出来，方便用户理解。为了实现这个效果，我们新增了批量获取文件片段的接口。

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不是每一种业务都适合通过 FaaS 的方式进行构建，特别是对于链路长，上下游依赖特别明显的应用，根本没有办法进行 FaaS 化改造。即便某些业务系统的 FaaS 化改造被证明可行，把现有的微服务架构改造成 FaaS 架构也需要一定的工作量，并不能做到无缝移植。

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Serverless Kubernetes 架构虽然能适配所有的业务场景，但对于开发者而言，构建一整套 Kubernetes 体系，需要掌握一系列跟 Kubernetes 相关复杂的概念，有着非常陡的学习曲线。而且 Kubernetes 生态中各种组件的搭建，再加上网络层与存储层的适配，都涉及非常复杂的工作。

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为了更好地理解云原生计算出现的时代背景，我们必须要理解云计算的经济学基础与核心竞争力所在。

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它们都提供了对底层计算、存储、网络、异构计算设备的资源抽象和安全访问模型。可以根据应用需求进行资源调度和编排。Linux 的计算调度单元是进程，调度范围限制在一台计算节点。而 Kubernetes 的调度单位是 Pod，可以在分布式集群中进行资源调度，甚至跨越不同的云环境。

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随着 5G 时代的临近，AIoT 应用快速发展，一个万物智联的时代开始到来。边缘计算可以更好地链接物理世界和数字世界，为应用提供更低的网络延迟、更高的网络带宽和更低的网络成本。边缘计算将成为企业云战略的重要组成部分，我们需要有能力将智能决策、实时处理能力从云延展到边缘和 IoT 设备端。

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在 Gartner 发布的《2020 年基础架构和运营的十大趋势》中提出了分布式云的趋势。随着云平台已经成为企业数字化转型的创新平台，一个变化随之产生——云正在靠近它们。在分布式云中，公有云的服务能力可以位于不同的物理位置，而公共云平台提供者会负责服务的运营、治理、更新和演变。