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虽然开发人员采用了云原生开发策略，但运行这些软件的计算资源在各个行业往往各不相同。

例如，与本地服务器或私有云相比，软件公司更倾向于在公共云中运行代码。在软件公司工作的云原生开发人员中，近三分之二在公共云中运行代码，同时该行业一半的开发人员在私有云上运行代码。

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将应用程序的组件部署到单独的进程或容器中以提供隔离和封装。这种模式还可以使应用程序由异构组件和技术组成，该模式被命名为 Sidecar，因为它类似于连接到摩托车的辅助车，辅助车被附加到父应用程序并为应用程序提供支持功能。

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不良行为者已经利用人工智能发动网络钓鱼攻击和其他恶意的网络攻击，并利用智能自动化提高网络攻击的速度、数量和种类。调研机构Forrester公司预测，网络罪犯采用Deepfake技术在2021年将使组织损失超过2.5亿美元，他们利用人工智能创造令人信服的音频和视频，并在用户的电子邮件泄露攻击中欺骗用户。

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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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为了确保事件响应的及时性，需要让程序长驻于服务器上，而且尽可能保守的规划资源，以避免出现负载过重而导致服务崩溃的情况。在这个过程中，实际的负载在时间上分配并不均衡，从而导致整体的资源利用率偏低。

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SAE 控制台界面提供了对于文件日志的实时查阅能力，相当于免费提供了一个分布式日志采集平台。当然强烈建议接入阿里云日志服务（SLS）产品，更进一步的发挥应用日志的价值。

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数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、汇总数据层(DWS, Data Warehouse Summary)和应用数据层(ADS，Application Data Store)。通过数据中台不同层次之间的加工过程实现从数据资产向信息资产的转化，并且对整个过程进行有效的元数据管理及数据质量处理。

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统一数据基础层
我们通过各种方式采集到的丰富数据，在清洗、结构化后进入统一的ODS数据基础层。

其主要功能包括：
-同步：结构化数据增量或全量同步到数据中台

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特别是要由唯一团队负责将核心业务数据统一加入数据中间层。允许部分业务数据有独立的数据团队按照统一的OneModel体系方法论建设数据体系，ODS数据基础层和DWD+DWS数据中间层因其统一性和可复用性，被称为数据公共层。

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外，在传统 IT 中，软件、硬件和服务由不同厂商分离交付。而云计算将软件、硬件、服务一体化交付，极大降低了计算成本，提升了交付效率，提供了创新的技术能力。这里面有几个关键点：