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整个链路中存在各类用于解耦的消息队列、存储等，往往很多链路上同时存在多个异步调用。

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通过设置异步调用的 Destination，函数计算可以根据每次异步请求的执行情况（成功或失败）来调用不同的”目标“。

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该参数可以设置异步消息最大存活时长。当您的异步调用任务较多，可能会出现消息积压时，为了保证后面的高优先级任务不被饿死，可以设置消息的最大存活时长。

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第二大挑战来自于性能与速度。数据分析的过程实际上是把专家经验（Domain Knowledge）沉淀的过程，而Ops场景一般都是Mission Critical过程，因此需要非常快地分析速度和所见即所得能力。

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在SLS存储设计的过程中，我们也遵循了这样的客观规律：

· 底层提供了一个FIFO Binlog队列，数据写入和读取都是顺序的，以严格的写入时间（Arrival Time）作为排序。

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以下就是一个复杂分析的例子：

· 先通过调用promql算子拿到主机每分钟的监控值

· 通过窗口函数对原始数据进行降采样，例如变为每秒的数值

· 通过外层的预测函数对查询结果进行预测

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这里的墙不只是组织架构隔阂所带来的障碍，还包括三个领域关注点的不同。

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以上全部考虑到之后，将其转化为系统设计，最后进行开发调试以及单元测试，完成了这些之后才可以将应用交给测试环节。

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有着巨大的应用潜力。随着云产品的完善，产品的集成和被集成能力的加强，软件交付流程自动化能力的提高，我们相信在 Serverless 架构下，企业的敏捷性有 10 倍提升的潜力。本次分享我主要分为以下四个方面：
一、DevOps的挑战以及如何降低 DevOps 实施代价？
二、为什么 Serverless 是云发展的必然结果？
三、Serverless+DevOps =？
四、实战案例分享

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快速回顾一下DevOps每个环节所需要考虑的东西。在开发阶段，首先需要梳理业务的需求和场景，并且将需求转换为系统设计，同时需要考虑数据模型如何设计，才能够让数据库不成为单点和瓶颈。