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分布式微服务应用不但部署和管理复杂性提升，其安全攻击面也被放大。在传统的三层架构中，安全防护主要在南北向流量，而在微服务架构中，东西向流量防护会有更大的挑战。在传统的边界防护方式下，如果一个应用因为安全缺陷被攻陷，缺乏安全控制机制来阻止内部威胁“横向移动”。

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GitOps改善了提升了交付效率，改进了开发者的体验，也提升了分布式应用交付的稳定性。GitOps在过去两年时间里，在阿里集团和蚂蚁都被广泛使用，成为云原生应用标准化的交付方式。目前GitOps还在发展初期，开源社区还在不断完善相关的工具和最佳实践。

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深度学习技术正商业化地应用在医疗保健行业、医学图像处理、自然语言处理和提高广告点击率等领域。微软、IBM、雅虎、Twitter、百度、PayPal和Facebook都在运用深度学习来了解用户的偏好,以便能推荐针对性的服务和产品。深度学习无处不在,甚至用在智能手机上来支持语音辅助技术。

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向量检索是一种通用能力，但目前尚无通用算法可以适配任意场景和数据，就算同一种算法适配不同数据时，也存在参数配置的差异。如对于多层聚类检索算法，使用什么聚类算法、分多少层、聚多少类、检索时使用什么样的收敛阈值，这些在面对不同场景和数据时都是不一样的。正是因为这些超参调优的存在，大大加大了用户的使用门槛。

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这里的墙不只是组织架构隔阂所带来的障碍，还包括三个领域关注点的不同。比如开发需要关注可测试性和可运维性，这些东西将会深刻地影响应用的架构设计和开发实现，如果开发同学没有充分考虑到代码的可测试性，那么交给测试同学就会造成很大的问题，比如如何实现故障注入和精细流控，这都需要在开发时就考虑清楚。

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lsif的图存储格式让人自然地联想到用图数据结构存储，图查询的速度也比较快，然而由于索引变化迭代较快，频繁更换的ID导致图存储难以适配增量方案，不同代码库不同语言的索引数据很难在一张图中结构化，参考了社区的相关实践，考虑到成本和性能，因为ES天然地适合大规模的数据存储和索引，我们最后选择了用ES（Elasticsearch）做结构化数据存储。

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因为它链路太长了，链路长代表影响的业务和影响的人更多，你必须得换一种新的思路来考虑这个问题。同时用户分层，内部的技术人员增多，其实我们最终要化为一句话：要把解决复杂问题定义为架构师的一个典型角色。

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还有就是要去看论文。跟数据相关的，OLTP和OLAP都有非常好的论文。看了论文以后再看其他人对论文的理解。一定要去看一些比较好的东西，跟工作相关的都可以去看，每天去学习。每天花2到3个小时去学习，三年以后你就知道自己跟别人完全不一样。有人说过：在一个行业你能付出1万个小时，你会跟别人形成本质的区别。但是在我们这个领域，1000个小时就形成差别。

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除了只读事务，这个优化的另一个场景是多分片读单分片写的事务，通过这个方案我们能将其优化为一阶段提交事务，在 TPCC 的测试结果上得到了 14% 的性能提升。

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These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.