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定时弹性机制：对于会预期发生的周期性行为，可以设置定时弹性策略。举例：如果每天的上午 9 点是业务高峰，可以定时每天 8 点半增加实例数量，并在 9 点半减少实例数量。

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在计算资源的调度和启动上， SAE 做了多项优化，对于扩容出来的新实例，只需要几秒钟的时间就能拉起，这项能力对于一些需要紧急快速扩容的突发场景，是具有重大意义的。

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对于开发测试环境而言，SAE 的机制弹性能力能体现得更加淋漓尽致，得益于 SAE 出色的资源调度能力，可以一键启停一整套微服务应用。即便仅对一项简单的新功能进行冒烟测试，也完全可以新启一套完整而隔离的测试环境来进行。

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新的环境可以在秒级搭建完成，快速投入使用，而测试完毕后，又可以立即释放。从成本上来讲，一套新环境实际投入使用的时间很短，因此只会消耗极少的费用。这对于微服务应用开发过程中的多团队协作，是一个巨大的变革。

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随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。

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Serverless Kubernetes 架构的核心在于 Pod ，比应用更偏向系统底层，所以使用者需要投入更多的精力用于应用下层资源的管理。而 FaaS 架构的核心在于函数，比应用更偏向系统上层，因此灵活度会降低，不能适配所有的业务场景。

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对于 Java 系的微服务应用， Java 系统的普通应用，以及非 Java 系应用而言，SAE 的极致弹性能力并没有本质的区别，都能通过 Serverless 技术提供系统的资源利用率。只不过 SAE 提供的一些附加价值，比如免费的微服务注册中心，就只能为 Spring Cloud 或 Dubbo 应用服务罢了。

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并不需要有固定的机器资源和固定的IP地址才能排查问题，在云计算时代，通过 SSH 登录到一台机器排查问题的方式并不是一个好的实践。相反， SAE 提供了完善的监控能力，还可以方便的与云监控、 ARMS 等新一代监控诊断类产品进行了集成，为排查故障提供了更大的便利。当然，如果一定要登录到某一台机器，SSH 依然是可以支持的，也可以利用 SAE 提供的 Webshell 工具简化这个流程。

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- 数据整合及管理体系
“OneModel”是数据整合及管理的方法体系和工具，大数据工程师在这一体系下，构建统一、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致，充分发挥在大数据海量、多样性方面的独特优势。借助这一统一化数据整合及管理的方法体系，构建企业数据公共层，并可以帮助相似大数据项目快速落地实现。

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数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、汇总数据层(DWS, Data Warehouse Summary)和应用数据层(ADS，Application Data Store)。通过数据中台不同层次之间的加工过程实现从数据资产向信息资产的转化，并且对整个过程进行有效的元数据管理及数据质量处理。