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不管是数据公共层还是应用层，最终都需要面向业务提供服务。为了让业务部门找数据、看数据、用数据更加方便，我们将OpenAPI升级为能缓解业务变化对数据模型冲击的包括方法论+产品在内的OneService体系，使其在提供统一的公用服务的同时，兼容面向个性化应用的服务。

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综上，企业数据中台依托数据采集层、数据计算层、数据服务层，为上层数据产品、业务系统等提供数据支撑。云上数据中台产品Dataphin从“采、建、管、用”为企业提供一站式数据中台各层次的实现，配合阿里云系列产品，可实现企业数据中台全链路稳定、高效构建。

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软硬一体设计，可以针对规模和性能进行全栈优化，极大降低计算成本。而且由于云计算的规模效应，随着产量的增加，边际成本会拉低平均制造成本。全球主流云厂商都在 IDC 设计、网络、芯片等方向加大自研投入。

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以 API 方式交付 IT 能力，一方面可编程的基础设施极大提升了 IT 的敏捷性，更好地支持业务敏捷性；一方面 API 可以更加方便地被集成到三方服务商的解决方案中，进一步加速规模效应产生。

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随着 IT 能力的规模化，一些数据化、智能化的创新技术和业务模式逐渐形成。比如 ECS 宕机预测和自动热迁移，可以将虚拟机的 SLA 提升到传统需要硬件冗余才能达到的稳定性标准；RDS 对数据库的自动优化和问题诊断，无需 DBA 的人力过多介入。

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云原生应用具有轻量、敏捷、高度自动化等方面的特点，可以充分发挥云的优势，在现代数字化转型的时代，更好地适应业务的发展变化。

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为什么说 Serverless 是天然云原生的呢？虽然 Serverless 出现的时间比云原生更早一些，我们向前追溯，AWS 率先推出初代 Serverless 产品——Lambda，其按请求计费和极致伸缩的特点，非常符合云原生的定义，比如基础设施下沉。

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尽管从应用研发的角度看，蚂蚁所使用的架构风格相比于原来发生了很大的变化，但从整体趋势来看，最主要的变化仍在于将和业务能力无关并且和基础设施相关的能力下沉。

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云原生已经演化成了一个非常庞大的生态。这张图囊括了云原生里非常多的内容。从设计高可用且稳定性高的应用的角度来看，相关的内容包括数据库技术、云原生存储、Service mesh、可观测性、Serverless等。

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应用开发不仅需要关注业务逻辑，还需要关注数据，将领域模型、业务流程、配置等数据以Online形式存储。近几年，数据库技术发生了很大的变化，HBase等分布式数据库提供的强一致保证给云原生应用的设计和开发带来了许多好处。