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本次分享我主要分为以下四个方面：
一、DevOps的挑战以及如何降低 DevOps 实施代价？
二、为什么 Serverless 是云发展的必然结果？
三、Serverless+DevOps =？
四、实战案例分享

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什么降低了可用性
发布

故障

压力

外部依赖

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第四定律：The structures of large systems tend to disintegrate during development,qualitatively more so than with small systems，即大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。

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另外，电信和政府/国防领域的云原生开发人员使用私有云、公共云和本地服务器的比例大致相同。这些开发人员使用公共云的比例相对较低。

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在LSIF之前，LSP（Language Server Protocol）定义了编码语言与各类终端代码编辑器之前的交互协议。原先开发者需要为每一款编辑器都定义适配一种语法分析服务应用，那么M个语言要在M个代码编辑器中使用的话需要MxN个应用。而有了LSP的出现，开发者在解析代码语法时只需要遵循LSP协议格式，实现代码补全、定义展示、代码诊断等接口，就只需要开发M+N个应用。

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在垂直功能组织里，我们向上对主管进行汇报，向下对下属下发指令，倾听他的诉求，满足他的要求。在垂直功能组织里，很多人会觉得很有压力。其实只要我们将主管、下属这样的角色身份当做自己工作中的一个资源。

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讲到创新就不得不提到一个词“造轮子”。高水平的造轮子是创新之母。我个人是不反对高水平造轮子的，毕竟很多人很多事都是先从模仿开始的，如果一个业务正处于发展期，其系统三个月小重构，三年大重构，都是合理的。但是需要我们注意的是：谨防低水平造轮子和内卷式造轮子。

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后来出于提升网络吞吐的需要，Getty 进行了一次大的优化：将逻辑处理这步逻辑从第一个 goroutine 任务中分离，添加 Goroutine Pool【下文简称 Gr pool】专门处理网络逻辑。

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性能高1倍，价格低3/4！数据库实时同步新选择！
实时分析决策的第一步就需要将数据实时同步到大数据计算引擎，DataWorks数据集成采用自研高性能引擎，在相同的机器规格情况下，RDS实时同步性能最高为其他数据同步方案的2倍，而价格可低至其1/4。通过DataWorks数据集成，企业可以进行高效、低成本、稳定的实时数据同步。

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以Grafana Loki中介绍中的一个典型问题排查过程来看：

1. 最开始我们通过各式各样的预设报警发现异常（通常是Metrics/Logging）
2. 发现异常后，打开监控大盘查找异常的曲线，并通过各种查询/统计找到异常的模块（Metrics）