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其次，如果将一个非常重要的业务从链路中隔离出来，那么为了处理隔离后的节点的宕机事件，就需要一个异构设计使得当其宕机时整个系统还能继续运转，包括数据存储方面和计算能力方面的异构。值得一提的是，现在的分布式数据库能够实现RPO等于0，使得当数据出问题时不发生数据丢失，其基本原理就是存储多个数据副本，并且当数据出现故障时，可以在多个副本间切换，数据恢复速度非常快。

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总的来说，将业务最顶端跟信息流相关的逻辑抽象出来，并且将这部分逻辑所依赖的数据异构一部分出来，这就能够使所有的业务实现不依赖于实际的处理逻辑，从而保证底层的任意一个节点发生宕机时整个系统的可用性。

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来还可能实现5个9的高可用。首先，假设存在一个和蚂蚁非常类似但又异构的环境，它们之间完全是去中心化的；其次，这两个环境下的数据规则同步应该是可舍弃的，能够实现FO以及全自动的切换；另外，还需要实现监控，监控也应该是异构的，需要有一个外部系统来观测本系统的行为。

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首先，需要识别某流量是否与该业务相关；其次，需要将该流量接入到某个特定区域中；然后，该区域还需要将所有与完成该业务相关的节点都包含进来。这种设计需要一定的先验知识，因此需要定义一些元信息，比如流量入口。在确定流量入口后所有和其相关的后续处理节点都应被打标或者以其它方式圈定起来。门面系统后对应着内部系统，包括一系列Http组。在定义好这些后，某个组件会在流量接入后识别门面系统，进而找到该门面系统对应的圈定区域，也就是内部系统，从而完成一个整体上的流量绑定过程。

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持续对智能化技术体系进行深耕，也是未来的重点之一。今天的智能化技术体系仍然有很多问题，跑的太快、为了解决问题，很多应用和核心技术之间耦合，很多技术的开放能力和客制化能力不足，很多技术的理论基础不扎实，很多技术的工程化体系不完备。此外，在“人机协同的编程方式”大方向下，如何跟PD、设计、运营、用户产生标准化、数据化、自动化的链接？真正支持应用体系降低理解和使用技术的成本，做到：需求暨代码、需求暨生产、协同在线化，从而进一步、全链路、端到端的提升业务交付能力。

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今天在面对服务端高可用问题的时候，至少10年前我就跟同事讨论过系统的“自愈性”问题，10年过去了，讲真没几个公司接近这个目标，然鹅，今天用智能化思维就可以做到！我先从智能化思维的进化性讲起，最后来分享一下我对系统“自愈性”的一些探索和思考。

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智能化思维的进化性体现在我们解决问题的方式上，以往在开发之前就确定了解题思路，开发过程中把解题思路实现掉，说白了就是Hardcode。在面对超出灵活性设计的问题时，我们还是要去写新的代码，不断给自己之前所谓的“解题思路”打补丁。用智能化思维解决问题的时候，我们并不提供解题思路，模型自己从正确答案里提炼解题思路，一旦遇到新的情况我们可以把这些情况当作新答案喂给模型，模型就能自我进化了，再遇到类似问题自行解决，这个过程就实现了自我进化，我们唯一要做的就是形成这个进化的闭环：模型答案的评估、新答案生成正负样本、构造在线训练的通路。

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无人驾驶汽车是一项实验，至今尚无人知道结果如何。自动驾驶汽车深度学习能否将其驱动到主流交通工具取决于技术如何进一步发展。即使克服了深度学习的挑战，自动驾驶汽车的方式也存在其他障碍。这些汽车与IoT设备等多种技术集成在一起，以收集数据，云计算以处理数据，以及5G以提高数据传输速度。一旦这些技术能够有效地协同工作，以建立良好的交通生态系统，自动驾驶汽车就能成为主流。

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