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用户对代码的浏览场景主要集中在代码评审和主干分支的代码浏览，所以我们目前主要支持两种场景的语法服务。语法服务接收来自代码平台的事件消息，如代码推送事件，评审的创建、更新、合并、关闭、重新开启事件，来触发语法服务构建。

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随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。

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云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。

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可以更好地支持不同环境下应用统一生命周期管理和统一资源调度。Kubernetes 已经成为企业多云管理的事实基础。

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在数据库方面，如何解耦核心和非核心业务的DB。在业务链路方面，由于微服务具有复杂的业务场景和节点，这些业务场景和节点间如何混合，业务节点如何支撑业务链路，容量不足时哪些业务场景应优先通过，限流时应优先限流哪些业务等也是解耦需要关注的内容。总体而言，解耦原则要求将最核心的业务链路隔离出来，使其与其它业务间的耦合尽可能小。

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链路进入一个收单系统，由该系统处理这些相关信息。再往后，链路开始进入交易系统，通过调用交易系统的核心模块完成该业务支付。此外，为了实现扫码，POS系统还需要和支付宝签约以建立授权关系，并且同步商户信息。这个微服务系统所涵盖的高可用需求包括：

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线下业务和淘宝业务实际上使用同一个版本进行应用开发和发布，它们的隔离仅仅体现在流量和部署层面。比如，它们所使用的交易服务在开发层面就是完全相同的，仅仅在部署层面将它们的流量分离到不同的服务中。这样，在以业务维度做跨节点的流量绑定时，就需要将几个服务及其节点圈出来进行分流。

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智能 UI 技术体系升级，能力下沉同时支持频道业务的智能 UI 个性化，技术内敛将偏业务部分交给 P2C 端到端业务交付体系，算法自建将搜索推荐海神的算法收回前端智能化团队自己设计维护。三管齐下，保证智能 UI 技术体系普适、内聚、可控，从而做好归因分析在广泛业务场景里数据驱动的方式进行迭代。

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上面解决了埋点错埋和多埋的问题，但是不能解决埋点漏埋的问题。解决埋点漏埋需要在交互的合适时机，计算好埋点字典传输给SDK。计算的问题上面已经解决。那么只要满足在合适的时机计算，就可以解决埋点漏埋的问题。

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这个方案是可以解决上面的问题，但也有一些设计上的问题。比如纯动态化发版解决有些麻烦，逻辑分散，客户端会有额外的内存、IO操作。回到问题本身，其实我们是期望在DX引擎渲染计算时能够利用服务端侧和客户端侧数据。我通过对DX框架的学习，发现一种更优雅解决该问题的方案。