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这也反映出了客户的一种诉求，那就是希望数据库能够实现自动驾驶。虽然很多用户并不清楚数据库自治服务背后的原理，但是却开启了这项服务，这是因为很多中小企业自身并没有DBA，自己也不想去做SQL优化，

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AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。此外，存储监视还可以帮助了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列中。而且，如果添加到阵列中，那么工作负载将造成多少中断。

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Strace是Linux的用户空间实用程序，可用于诊断、调试和获取有关输入和输出功能的指令。但是，由于复杂的应用可以具有多个输入/输出功能，因此这对人类来说可能是一个挑战。另一方面，ML算法可以轻松地提取和分析大量数据，并解决许多存储问题，最好是通过查看存储系统本身来解决。

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如果采用了微服务架构，应用将由多个服务组成，那么还需要考虑服务管理。以上全部考虑到之后，将其转化为系统设计，最后进行开发调试以及单元测试，完成了这些之后才可以将应用交给测试环节。

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如果采用云托管模式，实际上是在基础设施层去构建应用，应用构建的抽象层次是比较低的，因此会带来大量工作，用户自己需要整合不同的组件和服务，需要进行大量的决策和实现，交付的速度会比较慢，需要考虑很多的事情，而且在运维方面有大量的重复工作。

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针对阿里巴巴内部主要的Java语言，我们利用开源Java代码解析工具Spoon[2]将Java源代码分析为AST（抽象语法树），然后捕捉定义和引用、定义与注释之间的关联，将坐标信息、注释内容，文本类型，所属文件等信息聚合，输出为统一的LSIF的Json格式。

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语法服务的索引大小约是代码文件内容的数倍，比较消耗存储资源。所以针对用户通常的使用习惯和场景，制定了一系列索引清理任务来避免资源过度的损耗。

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技术的广度非常依赖于积累。你一定要带着问题去想，这个时候你才有记忆力、有了积累，慢慢的你技术的广度就会越来越深。你要了解数据库，你必须对下层的网络了解，所以我们要对网络，CDN可能要更进一步的认识。

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2009年以后我花了两年时间学习网络，对交换机、路由器、骨干网、城域网，运营商怎么建网的，我们的IDC是怎么建网的，除了实践以外，已经基本了解了。大家每天都跟网络有交互，为什么重传高？为什么延时高，TCP/IP第4层的下面IP第3层是怎么操作的，IP下面的MAC层是怎么操作的，大家都要深入了解一下。

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目前主流的分布式数据库都使用了基于两阶段提交（2PC）的策略，包括 Percolator 算法和 XA 协议。Percolator 是 Google 基于 BigTable 做的分布式系统，一个重要的设计就是使用了 Percolator 算法支持分布式事务。