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当这种方法能够快速访问后端系统时，增强了客户自助服务，组织希望能够更快地为客户解决问题。Perkins预测，在未来几年内，客户将更难辨别他们是在与机器人交谈，还是在与人工客服交谈。

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传统的网络缓解技术无法与这种复杂的方法相提并论。因此，人工智能在网络安全和攻击中的使用是Gartner公司在2020年预测的九大安全趋势之一，并指出必须加强人工智能来增强网络安全防御。

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对于线下 IDC 而言，计算资源是需要预先规划的，扩容并不是一件简单的事情，可能会因为各种条件的制约而导致扩容无法实现。当然这种困扰在云计算时代不复存在了，为一个应用扩充计算资源是信手拈来的事情，但光有计算资源是不够的，还得在上面部署应用，并将应用容纳到微服务体系中。

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我们可以做一个简单的统计：把所有服务器的 CPU 利用率每 5 分钟导出一次，按照天的维度求平均值，就能从整体上了解系统的资源利用率数据。如果把开发测试环境的服务器资源也纳入统计的范围，资源利用率很有可能会更低。

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资源利用率低的根本原因，在于以服务器为载体的应用架构中，开发者需要将构建好的程序包部署到服务器上，从而对多个用户事件进行响应。为了确保事件响应的及时性，需要让程序长驻于服务器上，而且尽可能保守的规划资源，以避免出现负载过重而导致服务崩溃的情况。在这个过程中，实际的负载在时间上分配并不均衡，从而导致整体的资源利用率偏低。

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Serverless 技术的出现，为提升资源利用率提供了新的思路。Serverless 是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许开发者脱离服务器资源而直接部署应用。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）的计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作服务器资源，真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设。

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对于开发者而言，他们不用关心应用到底部署在物理机里面，还是虚拟机里面，或是容器里面，也不需要知道底层的操作系统是什么版本的，只需要关注每个应用实例占据多少运算资源就可以了。如果应用需要从 4 个实例扩容到 6 个实例，或者缩容到 2 个实例，只需要一个指令就可以完成，甚至与 SLB 的绑定关系，都可以自动的建立或解除，这是 Serverless 技术为开发者带来的巨大价值。

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使用 SAE 部署微服务应用，因为只是变更了应用运行的载体，所以可以 100% 的兼容现有的技术架构和业务功能，迁移成本可以忽略不计。

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提到数据同步，这里不得不提一下DTS(Data Transmission Service)，最初阿里的DTS并没有双向同步的能力，后来有了云上版本后，也只限于两个数据库之间的双向同步，做不到A<->B<->C这种形式，所以我们自研了数据同步组件，虽然不想重复造轮子，但也是没办法，后面会介绍一些实现细节。

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每一种分配算法都有各自的适用场景，需要根据业务需求选择合适的分配算法。主要需要考虑几个因素：

Id类型是int64还是int32。
业务容量以及并发量需求。
是否需要与JavaScript交互。