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Dapr 还非常年轻，还在快速迭代中，距离被广大开发者和三方厂商所支持还有很长的路要走。但是 Dapr 给我们揭示出一个新的方向：通过关注点分离，让开发者只需关注业务逻辑自身，

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数据中台是企业数智化的必经之路，阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的，“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。

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对于 Java 系的微服务应用， Java 系统的普通应用，以及非 Java 系应用而言，SAE 的极致弹性能力并没有本质的区别，都能通过 Serverless 技术提供系统的资源利用率。只不过 SAE 提供的一些附加价值，比如免费的微服务注册中心，就只能为 Spring Cloud 或 Dubbo 应用服务罢了。

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即使在云原生时代，一个业务场景的高可用架构设计也仍然需要许多操作来共同实现。未来，这些与业务无关的设计可能被组件化地沉淀下来，成为基础设施。

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数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、汇总数据层(DWS, Data Warehouse Summary)和应用数据层(ADS，Application Data Store)。

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在 Cloud Native 的潮流下，跨平台、跨厂商、跨环境的系统间互操作性的需求必然会催生基于开放标准的 RPC 技术，而 gRPC 顺应了历史趋势，得到了越来越广泛地应用。

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K8S要掌握应用服务运行状态，才有可能进行平台级别的弹性伸缩和故障自愈。最简单的做法就是不断检查容器进程是否处于Running状态。如果检查到容器进程失败，就不断自动尝试重启进程。很多情况下，重启进程就能解决问题，所以这种健康检查虽然简单，但是十分有效和必要。

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Burstable：Pod设置requests和limits，但是requests小于limits。这种Pod具有最低的资源保证，即当节点资源竞争，不再有Best-Effort这种Pod时，优先销毁或迁移该类Pod。

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要灵活对待规划的目标和具体执行步骤，需要避免“郑人买履”式的笑话。面临新的挑战和变化，规划需要不断地调整。

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很多平台化需求的客户来自于技术团队，普通需求的客户来自于业务方。