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在 12-factor 应用中，进程是一等公民。12-Factor 应用的进程主要借鉴于 unix 守护进程模型 。开发人员可以运用这个模型去设计应用架构，将不同的工作分配给不同的进程类型。例如，HTTP 请求可以交给web进程来处理，而常驻的后台工作则交由 worker进程负责。

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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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汽车和消费品行业面临监管机构的苛刻要求，而遵守这些法规是AI和机器学习的一大亮点。高质量摄像机的成本每年都在下降，而AI图像识别和处理软件仍在不断快速改进。因此，基于AI的检查方法对企业越来越有吸引力。

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特别是在汽车行业，德国汽车制造商宝马(BMW)率先采用了这项技术。宝马将AI应用作为检查过程的最后一步，将新制造的汽车与订单数据和规格进行了比较。日产是另一家在将AI视觉检查模型纳入其质量检查流程方面取得显着进步的汽车制造商。

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随着产品功能迭代，还需要重新走一遍全部流程。在这个流程里，业务需求来自很多团队，包括产品团队、运营团队、市场团队等，橙色标注的文字是一个产品经理一定要重点关注的节点和事项（如下图所示）。

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从业务需求到需求规范，一定要做统一收口，如果没有线上工具化的体系，可以指定一个人，让他做统一收口，收口完成之后要形成公司或者部门内部比较完整的指标字典和维度字典。与此同时，一定要对指标字典进行拆分，看看哪些是公共性指标（跨部门或者公司级别）和个性化指标。

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微服务技术让IT系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也给带来了架构复杂度的提升，给应用监控带来了前所未有的挑战。在微服务时代，由于服务的拆分，单个用户请求会经过多个微服务应用，形成复杂的调用链路，使传统的依赖于单机业务日志的监控手段无从下手，这就需要建立全新的监控机制，帮助开发者全面洞察系统运行状态，并在系统遇到异常的时候快速的定位和解决问题。

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在分布式微服务架构中，系统为了接收并处理一个前端用户请求，需要让多个微服务应用协同工作，其中的每一个微服务应用都可以用不同的编程语言构建，由不同的团队开发，并可以通过多个对等的应用实例实现水平扩展，甚至分布在横跨多个数据中心的数千台服务器上。单个用户请求会引发不同应用之间产生一串顺序性的调用关系，链路的概念就此诞生。

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1 . 如何梳理整套系统的调用关系，并评判应用上下游依赖的合理性？
2 . 如何了解每一个应用的性能指标，并对系统容量进行合理的规划？
3 . 当系统出现故障或异常的时候，如何第一时间发现问题、定位问题、解决问题？

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缺少高可用保障：开源全链路监控方案并没有完整的高可用机制，当某个组件出现故障，比如服务器宕机的时候，无法自动恢复，需要人工介入进行解决，在这个过程中正常的监控会受到影响。