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分布式系统所面对的最大挑战之一就是可观测性。可观测性可以帮助我们解系统当前的状态，并作为应用自愈，弹性伸缩和智能运维的基础。

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gRPC 应用直接从控制平面获取服务治理的策略， gPRC 应用之间直接通信无需额外代理。这个可以看到开放的服务网格技术的雄心，进化成为一套跨语言的服务治理框架，可以兼顾标准化、灵活性与运行效率。Google 的托管服务网格产品已经率先提供了对 ”proxyless“ gRPC 应用的支持。

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Phase 1是初定的观测指标，包括日活、PV、注册书、功能使用次数、收入、客单价、日活跃占比、新老用户占比、增长率、X转化率等。他们的CEO发现，虽然该有的指标都有，但就是因为都有才失去了聚焦。于是开始精简思路，把团队力量凝聚到一根绳上，Phase 3是最终剩下的两个指标。

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随着分布式技术的发展与演进，微服务技术成为了大型分布式IT架构的必然选择。从本质上来讲，微服务是一种架构风格，将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用，应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建，可以独立部署、独立迭代，也可能根据业务负载独立的水平扩展。微服务思想以及相关的技术为IT架构的发展带来了一系列深刻的变革。

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对于部署在阿里云EDAS或者容器服务Kubernetes的应用，接入工作会更加的简单，ARMS已经和这些产品进行了集成，使用者都不需要下载ARMS的探针到应用所在的节点，可以直接在控制台进行一键式的批量操作。

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通过全局拓扑和应用拓扑视图，我们能够知道这个应用依赖于哪一些下游应用，这样就确定了与这次问题有可能发生关联的应用名单。

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报警覆盖了JVM监控、异常接口监控、调用类型统计、主机监控、数据库指标等多种类型，每一种类型都预定义了一系列的可选规则，允许使用者在一个报警中添加一条或多条规则。每一条规则都包含一条时间参数，代表报警基于最近多少分钟之内的统计结果，而多条规则之间可以是“与“或者”或“的关系。

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此外，在项目中积极参与具体方案讨论也非常重要。参与者先验感知了相关背景，并且讨论的观点和建议也是综合了发言者多种知识和技能。所以，讨论让参与者能够非常全面，立体地理解书本知识。同时，和高手讨论，他们的观点就会像修剪机剪树枝一样，快速的剪掉自己知识领域里面的疑惑点。

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平台化算得上是“高大上”的代名词了，很多工程师挤破头就为了和“平台化”沾点边。然而和其他业务需求相比，平台化需求并没有本质上的区别。无论是平台化需求还是普通业务需求，它的价值都来自于客户价值。不同点如下：

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数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。人类和人工智能的区别是人工智能可以更快地完成此任务。人工智能需要大量的数据才能做到这一点。