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Gartner 在报告中也谈到 Serverless 容器业界标准未定，云厂商有很多空间通过技术创新提供独特的增值能力，其对云厂商的建议是：

扩展 Serverless 容器应用场景和产品组合，迁移更多普通容器 workload 到 Serverless 容器服务。
推进 Serverless 容器的标准化，减轻用户对云厂商锁定的担忧。

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这种解耦是不断进行着的，即使在未来也很难做到业务完全不需要关注基础设施。比如，业务流量应该多大，DB节点应该设置多少个，业务流量和DB的设计是否符合要求。

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这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。

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结合自动化、智能化的供应链和运营体系，进一步提升了硬件资产运营效率。云计算正如电力这样的公共服务基础设施，集中发电比每家每户自建发电机，有更低的成本和更高的效率。

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其次，如果将一个非常重要的业务从链路中隔离出来，那么为了处理隔离后的节点的宕机事件，就需要一个异构设计使得当其宕机时整个系统还能继续运转，包括数据存储方面和计算能力方面的异构。

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首先，签约节点发起一个灰度设计，此后和签约节点相关的节点需要参与进来，一同完成灰度。假设灰度的内容是某仓库信息，此时所有参与节点都需要对本节点下的相关数据进行灰度。

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持续对智能化技术体系进行深耕，也是未来的重点之一。今天的智能化技术体系仍然有很多问题，跑的太快、为了解决问题，很多应用和核心技术之间耦合，很多技术的开放能力和客制化能力不足，很多技术的理论基础不扎实，很多技术的工程化体系不完备。

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在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服各种挑战，例如了解行人的行为，找到最短的路线以及对人和物体进行准确检测。

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一个解决埋点热修问题的计算框架原理基本完成。框架主要围绕三件事情展开：

一，向JSContext补充API提供基础计算能力。
二，补充数据源为计算提供物料。
三，补充触发计算的时机。

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科幻小说和流行文化通常对人工智能(AI)技术有着大胆的预测和描述。电影、电视和书籍总是强调人类的工作有朝一日可能会被人工智能所取代。这样的描述并没有鼓励人工智能技术的积极发展，也并不准确。事实上，人工智能技术在流行文化中的普及使公众对人工智能技术的应用和功能的看法变得有些偏颇。