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在微服务时代，以 Spring Cloud 与 Apache Dubbo 为代表的应用框架取得了巨大的成功，它们通过代码库方式提供了服务通信、服务发现和服务治理能力（流量转移、熔断、限流、全链路追踪等）。这些代码库被构建在应用程序本身中，随着应用一起发布和维护。这样的架构存在一些无法回避的挑战。

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机器学习预测性维护方法可以使用各种模型和方法，从使用历史数据来预测故障的回归模型和分类模型到分析系统和组件以寻找应变或异常迹象的异常检测模型。

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人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。

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功能简单：对主流底层框架的全面支持，丰富的UI界面，完善的诊断机制和报警机制，这些都是一套优秀的全链路监控方案所必备的特质。开源方案在这些方面很难做到尽善尽美。

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当一个应用对外提供多个服务接口的时候，如何从分析每一个接口的服务质量，以及每一个接口对应的链路详细情况呢？这个时候接口调用视图就能发挥重要的作用。从这个应用所有提供的接口中，我们可以选中需要分析的单个接口，与这个接口相关的链路信息就能够从多个维度展示出来，其中包括接口的请求数、响应时间、错误数、返回状态码，以及在接口所对应的链路中，应用访问外部数据库（包括关系型数据库，以及Redis等非关系型数据库）的情况。

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人类的认知有两种：感性认知和理性认知。这两种认知互相不可替代性。实践很大程度来自于感性学习，看书更像是理性学习。以学开汽车做例子，很难想象什么人能够仅仅通过学习书本知识就会开汽车。

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虽然，人类的整体知识体系一直在扩张。但是就很多重要的工程细分领域，基础理论并不高深。计算机的很多重要领域，工程师有能力在有限时间内抓住核心要害。

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为了更好地采用人工智能，人们需要了解一些基本知识。数字时代最主要的事情之一就是保护隐私。人工智能革命为希望保护隐私的人们带来了巨大的麻烦。有时候，人工智能机器人的预测能力可能为注重隐私的人们带来困扰和影响。随着人工智能和机器学习的普及，数据治理将成为未来最关键的事情之一。

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Service实现了服务端自动发现机制，即提供应用服务的一组Pod可以通过同一个服务域名访问地址对外提供服务，Pod的新增或者销毁不会影响该服务整体服务性能。工作负载通过Service绑定了一个虚拟IP以及端口，对于Pod分配的节点资源并不敏感，解耦了Service与节点网络资源，使得整个集群具备负载迁移，故障自愈的能力。

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K8S提供了一个平台级别的DNS服务，可以配置给所有Pod使用。当一个Service资源对象被创建，DNS服务可以绑定一个DNS访问地址到对应Pod，供访问使用。这个DNS服务管理着应用服务DNS访问地址与Pod启动时分配的ClusterIP和port的对应关系，负责解析从该DNS访问地址过来的流量负载到对应的Pod上。