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在注册中心的选择上，工行在 2014 年就选择了 Zookeeper。Zookeeper 在业界的各类场景下有大规模的应用，并且支持集群化部署，节点间数据一致性通过 CP 模式保证。

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工行反向移植 Dubbo2.7 及 Dubbo3.0 的服务发现逻辑，使用“按节点注册”的服务注册-发现模型。这里即配置中心、元数据中心、注册中心这个铁三角组合

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这些管理进程和任何其他的进程一样使用相同的代码和配置，基于某个发布版本运行。后台管理代码应该随其他应用程序代码一起发布，从而避免同步问题。

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在 imgcook 智能化系统中有一个很关键的部分，就是如何对 UI 界面内的元素绑定语义化信息，之前解决方法是基于图片和文本分类模型识别，该方法有很大的局限性：仅对文本进行分类，没有考虑与整个 UI 界面内的上下文语义，导致模型效果不好。

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借助此类技术，存储管理员可以主动获取有关如何将不同的工作负载分配给不同的存储堆栈并最大程度地减少延迟的信息。因此，将AI集成到存储阵列，存储供应商和组织中可以优化存储堆栈。

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当我们深入地看 DevOps 中所包含的这些工作项之后，其实能够感受到如果想要做一个具有弹性的、高可靠的应用，需要考虑的点是非常多的，而这些在实施了 DevOps 之后就变成了同一个团队在整个应用生命周期中需要考虑的事情了。这对于团队心智和能力的要求是非常高的。

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有的时候仅仅是一个简单功能点的验证，为了端对端的跑通业务功能，又避免团队之间的相互影响，就会开启一套包括全部微服务应用的新环境。这样的资源浪费，对于很多企业，都是一个多年都未曾得到解决的难题。

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Serverless 应用可以迅速弹性伸缩，用户无需进行容量规划；采用按需付费的模型，用户只按应用实际消耗的资源付费。在无服务器计算中，应用逻辑被解耦为多个函数，每个函数可以通过事件驱动的方式触发执行。

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伯克利的论文《A Berkeley View on Serverless Computing》提出断言：Serverless 计算将会成为云时代默认的计算范式。但是这条路还很漫长，现有无服务器计算 FaaS 也存在自身的局限性：

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Rehost 新托管 - 简单地通过 lift-and-shfit 方式，将线下物理机替换成为云上虚拟机或者裸金属实例，不改变原有的运维方式。