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可以看到无论是Oracle还是DB2，他们的曲线相对而言比较平滑，其增长是非常缓慢的，而与之形成鲜明对比的是：云原生数据库领域发展得非常快。右图是亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云以及阿里云的自研云原生数据库全部统计数据，可以发现云原生数据发展非常快。无论是从技术上还是生产上，云原生数据库代表着一种新的生产力。

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我在最开始的时候对于自动驾驶也持怀疑态度，但是随着这项技术越来越成熟并且逐渐被大家开始广泛使用，对于自动驾驶的认识也有所改变。数据库的自动驾驶和汽车的自动驾驶还是不太一样的，数据库做自动驾驶更容易一些。

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IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。这意味着将多个过程彼此存储在堆栈中，然后在调用和返回的基础上一个接一个地执行所有过程。

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对企业而言，Serverless 架构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。

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在这样具有大量云 API 的情况下，今天的问题是如何设计一个通用的计算框架能够与这些 Serverless 的云服务、云 API 产生非常紧密的连接来帮助客户快速构建弹性、高可用应用。因此在框架层就出现了Serverless计算，其产生的原因最主要是需要和云API发生紧密的化学反应，帮助用户提升应用构建和运维效率，帮助客户构建分布式、数据化、智能化的新一代的云原生应用。

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如果用户采用 Serverless 的模式构建应用，也就是相当于在上层API的方式构建应用，粘合的逻辑和基础设施管理的工作都由云服务商来承担，用户所需要整合和决策的代价比较低，所需要考虑的主要就是如何将业务逻辑和需求与云服务进行适配来构建应用。

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可以看到，2020年业界对于Serverless的接受度有了极大提升，同时，Serverless的能力也变得更加普适。

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在人工代码评审（Code Review，CR）中，对于纯文本形式的代码浏览不可避免地将耗费大量的时间，影响CR的效率。那么有没有更智能的方法？阿里云云效代码智能语法服务基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，可大幅提升代码评审的效率和质量。

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如果用Json文件描述这张图的存储，就可以得到如下结果：

1、{ id: 1, type: "vertex", label: "document", uri: "file:///abc/sample.java", languageId: "java" }
2、{ id: 2, type: "vertex", label: "range", start: { line: 0, character: 13}, end: { line: 0, character: 18 } }
3、{ id: 3, type: "edge", label: "contains", outV: 1, inVs: [2] }

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根据库大小的区别，LSIF的索引构建时间为10秒至数分钟不等，而用户对同一个代码仓库的提交操作峰值可能会达到每分钟近百次，即使我们采用了增量技术也很难满足高频的构建请求，并且提交事件触达和调度任务执行无法保证精准的时序性。综上所述，我们需要一个分布式时序锁来保证任务调度的顺序和尽量减少重复调度。