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降低跨城跨 DC 的注册订阅流量：当有 100 个消费者需要跨城订阅同一个服务，Observer 可以统一处理这部分跨城网络流量，避免对城际间的网络带宽带来压力。

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有人认为这种从 UI 截图直接生成代码的意义不大，AI 和 Sketch 软件本来就是用数据结构保存设计文件的结构描述，不需要通过机器学习来获取，而且生成的代码不确定性很大。也有一部分人对这个思路给予肯定，提出让深度学习模型学习 UI 界面特征，还可以做 UI 智能设计。

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构建阶段，将代码仓库转化为可执行包的过程。构建时会使用指定版本的代码,获取和打包依赖项,编译成二进制文件和资源文件。

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服务网格（ASM）提供全托管的微服务应用流量管理平台，兼容 Istio 的同时，支持多个 Kubernetes 集群中应用的统一流量管理，为容器和虚拟机中应用服务提供一致的通信、安全和可观测能力。

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你知道Netflix如何推荐你喜欢的电影和电视节目吗?这得感谢人工智能。

人工智能在教育领域也是如此，它将每个学生的学习路径个性化，以更好地获取和掌握知识。

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遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。

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如果采用云托管模式，实际上是在基础设施层去构建应用，应用构建的抽象层次是比较低的，因此会带来大量工作，用户自己需要整合不同的组件和服务，需要进行大量的决策和实现，交付的速度会比较慢，需要考虑很多的事情，而且在运维方面有大量的重复工作。

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在一个简单的微服务架构中，如果某应用处于整个链路的入口位置，它的前端一般会挂上负载均衡组件（上图中的应用 A），以承接来自于最终用户的业务请求。这类应用在进行生命周期管理的时候，复杂度会更高

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对于使用主流 Spring Cloud 体系或 Dubbo 体系构建微服务应用的开发者而言，如果需要引入一种方案降低资源成本，他的最终诉求一定包含两个方面：

（1）能否零改造成本，或者接近零改造成本；
（2）能否适配所有的业务场景。

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在权责方面，所有数据应该在源头统一，统一所有的数据基础层，并由一个团队负责和管控，其他团队无权复制数据基础层的数据。