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总结一下就是：

基于容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API 构建的可弹性扩展的应用。

基于自动化技术构建具备高容错性、易管理和便于观察的松耦合系统。

构建一个统一的开源云技术生态，能和云厂商提供的服务解耦。

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流控策略

请求入口处。

业务服务入口处。

公共基础服务处。

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端口绑定，通过端口绑定提供服务，应用通过端口绑定来提供服务，并监听发送至该端口的请求。
并发，通过进程模型进行扩展，扩展方式有进程和线程两种。进程的方式使扩展性更好，架构更简单，隔离性更好。线程扩展使编程更复杂，但是更节省资源。

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组织结构 - 康威定律
设计系统的组织，其产生的设计和架构等价于组织间的沟通结构。通俗来讲，就是什么样的团队结构，就会设计出什么样的系统架构。如果将团队拆分为前端、后端、平台、数据库，那么系统也会按照前端、后端、平台、数据库结构隔离。

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函数计算 (Function as a Service) 是 Serverless 中最具代表性的产品形态。通过把应用逻辑拆分多个函数，每个函数都通过事件驱动方式触发执行，例如当对象存储 (OSS) 中产生的上传 / 删除对象等事件， 能够自动、可靠地触发 FaaS 函数处理且每个环节都是弹性和高可用的，客户能够快速实现大规模数据的实时并行处理。同样的，通过消息中间件和函数计算的集成，客户可以快速实现大规模消息的实时处理。

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这些开发人员更加愿意在私有云、公共云、混合云和本地服务器等四种环境中运行代码，且平均使用了1.8种环境，而未参与云原生开发人员的平均值为1.5。数据显示，270万云原生开发人员（58%）在公共云上运行后端代码，220万开发人员（47%）选择了私有云，选择本地服务器的开发人员为220万（47%），而选择混合云的开发人员为170万（ 36%）。

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数字业务咨询机构AHEAD公司现场首席技术官Josh Perkins说：“去年发生的疫情证明了人工智能技术的强大力量，人们的问题从‘人工智能技术在我们公司中能做什么?'转变为‘哪些领域还不适合人工智能?’”

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Perkins表示，当使用智能工具和功能解决特定于行业的问题时，人工智能将提供巨大的价值。医疗、银行、保险、零售和制造业的组织中正在出现创造性的应用程序。Perkins说：“这在很大程度上是因为组织希望更好地将数据资产实现货币化，并利用新的数据流来发掘见解。”

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当技术领导者将在现实世界中启用人工智能的数字计划时，了解最大价值所在将会提供帮助。某些主题在各个行业组织不断出现。以下研究一下人工智能领域中功能最强大的一些用例：从机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)到边缘人工智能和AIOps。

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对话式人工智能：改善客户服务体验

将丰富的客户行为数据、自然语言处理(NLP)和聊天机器人结合起来时会得到什么?通常无需人工干预即可改变客户联系和支持的潜力。