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消息队列 AMQP 版由阿里云基于 AMQP 标准协议自研，完全兼容 RabbitMQ 开源生态以及多语 言客户端，打造分布式、高吞吐、低延迟、高可扩展的云消息服务。

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云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版（简称 ADB，原分析型数据库 MySQL 版）是一种支持 高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库，全面兼容 MySQL 协议以及 SQL:2003 语法标准，可以对 海量数据进行即时的多维分析**和业务探索，快速构建企业云上数据仓库。产品规格按需可选，基础 版成本最低，适合 BI 查询应用；集群版提供高并发数据实时写入和查询能力，适用于高性能应用；弹性 模式版本存储廉价按量计费，适用于 10TB 以上数据上云场景。

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云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版，支持标准 SQL 2003，兼容 PostgreSQL / Greenplum, 高度兼容 Oracle 语法生态；具有存储计算分离，在线弹性平滑扩容的特点；既支持任意 维度在线分析探索，也支持高性能离线数据处理；是面向互联网，金融，证券，保险，银行，数字政务， 新零售等行业有竞争力的数据仓库方案。

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2016 年出现了第三代微服务架构 - 服务网格，原来被模块化到服务框架里的微服务基础能力，被进一步的从一 个 SDK 演进成为一个独立进程 - Sidecar。这个变化使得第二代架构中多语言支持问题得以彻底解决，微服务基础 能力演进和业务逻辑迭代彻底解耦。这个架构就是在云原生时代的微服务架构 - Cloud Native Microservices，边车（Sidecar）进程开始接管微服务应用之间的流量，承载第二代中服务框架的功能，包括服务发现、调用容错，到丰富的服务治理功能，例如：权重路由、灰度路由、流量重放、服务伪装等。

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度量（Measurement）---通过数据可以对每个活动和流程进行度量和分析，找到工作中存在的瓶颈和漏洞以及对于危急情况的及时报警等。通过分析，可以对团队工作和系统进行调整，让效率改进形成闭环。度量首先要解决数据准确性、完整性和及时性问题，其次要建立正确的分析指标。DevOps 过程考核的标准应该鼓励团队更加注重工具的建设，自动化的加速和各个环节优化，这样才能最大可能发挥度量的作用。

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微服务结合零售云现状，我们采用了 Dubbo 框架，建议可以走向微服务第三代架构，加强 SideCar 的规划和建设，诸如多租户数据隔离、权重路由、灰度路由、流量重放、服务伪装、流量打标、流量调度、计量管理、计费管理都将是需要重点建设方向，可以架构设计上保证可扩展能力建设，这些能力根据我们前方项目打仗来适度调整优先级。

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OAM 方面可以结合阿里云的进展情况以及零售云近三年项目交付的场景来看是否需要引入，我们的技术架构是可以支持可扩展这些基础能力的。

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机器学习预测性维护方法可以使用各种模型和方法，从使用历史数据来预测故障的回归模型和分类模型到分析系统和组件以寻找应变或异常迹象的异常检测模型。

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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目前，由于疫情的原因，很多人在家使用钉钉移动协同办公， 如果某个人的KPI出现异常或者波动就会自动同步到群里，分析师会到后台分析异常原因。另外，团队运营人员在后台可以直接用运营弹框来组织活动，并对相关人群做触达并观看效果……