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该系统的一些节点还需要支撑整个支fb的业务体系，比如会员信息节点，它需要支持成百上千个与蚂蚁森林相同体量的业务功能，对可用性的要求非常高。

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在具体设计时，一个逻辑支付处理单元实际上被拆分成信息处理单元和资金处理单元。中间的T+x表示，信息处理单元和资金处理单元间可以存在一个较大的时间差。在信息受理时，即使不需要进行实际的资金流处理，也需要明确买家和卖家信息，而这些信息来自会员系统和商家系统。

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除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

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在询问人工智能在未来最让人兴奋的应用时，28%的消费者认为欺诈检测是在人工智能最令人兴奋的应用，尽管人们平时很少将欺诈检测与人工智能紧密联系在一起。

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后端服务是指程序运行所需要的通过网络调用的各种服务，如数据库，消息系统及缓存系统。

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以上了解了 12-Factor 应用原则。在我们学习 K8s 的过程中，个人认为 K8s 结合service mesh 很好的满足了上面的每条原则。设计 K8s 和 ServiceMesh 的人很伟大，提出 12 原则的 AdamWiggins 很伟大。

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企业可以通过 Kubernetes，结合自身业务特 征来设计自身云架构，从而更好支持多云 / 混合云，免去被厂商锁定的顾虑。伴随着容器技术逐步标准化，进一步促进了容器生态的分工和协同。基于 Kubernetes，生态社区开始构建上层的业务抽象，比如服务网格 Istio、机器学 习平台 Kubeflow、无服务器应用框架 Knative 等。

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OAM 的第一个设计目标就是补充“应用”这一概念，建立对应用和它所需的运维能力定义与描述的标准 规范。换而言之，OAM 既是标准“应用定义”同时也是帮助封装、组织和管理 Kubernetes 中各种“运维能力”。

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相 比 于 传 统 PaaS 封 闭、 不 能 同“ 以 Operator 为 基 础 的 云 原 生 生 态” 衔 接 的 现 状， 基 于 OAM 和 Kubernetes 构建的现代云原生应用管理平台的本质是一个“以应用为中心”的 Kubernetes，保证应用平台能够无缝接入整个云原生生态。同时，OAM 进一步屏蔽掉容器基础设施的复杂性和差异性，为平台使用者带来低心智负担的、标准化的、一致化的应用管理与交付体验，让一个应用描述可以完全不加修改的在云、边、端等任何环境下直接交付运行起来。

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随着互联网的发展到万物智联，5G、AIoT 等新技术的涌现，随处可见的计算需求已经成为现实。针对不同计算场景，容器运行时会有不同需求。KataContainer、Firecracker、gVisor、Unikernel 等新的容器运行时技术层出不穷，分别解决安全隔离性、执行效率和通用性三个不同维度的要求。OCI（Open Container Initiative）标准的出现，使不同技术采用一致的方式进行容器生命周期管理，进一步促进了容器引擎技术的持续创新。其中，我们可以预见以下几个细分方向的未来趋势：