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让盘根错节的众多子系统运行起来是个不小的挑战。得益于SOA架构的普及以及大量编译、部署工具的发展，编译部署的门槛已经大大降低。基于应用层进行开发的公司，已经很少有“编译工程师”的角色了。但是对于初级工程师而言，编译部署仍然不是一个轻松的事情。

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让盘根错节的众多子系统运行起来是个不小的挑战。得益于SOA架构的普及以及大量编译、部署工具的发展，编译部署的门槛已经大大降低。基于应用层进行开发的公司，已经很少有“编译工程师”的角色了。但是对于初级工程师而言，编译部署仍然不是一个轻松的事情。

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第二个原因就是需求方完全没有想好自己的需求。

优秀的架构师应该具备辨别真伪需求的能力。应该花时间去了解客户的真实业务场景，具备较强的业务抽象能力，洞悉客户的真实需求。系统的真正实施方是工程师，在明确客户真实需求后，高明的架构师应该具备准确判断项目对可行性、可靠性、可用性等方面的要求，并能具备成本意识。

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数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。人类和人工智能的区别是人工智能可以更快地完成此任务。

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人工智能需要大量的数据才能做到这一点。它可以从外部源获取这些数据，也可以开始生成这些数据。

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无论如何，数据对于确保这些系统正常运行至关重要。机器学习也需要采用大量数据。它实质上是使用统计和分析功能来从信息中产生可行的见解和情报，数据治理的作用是完成对数据的处理。

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人们需要一种管理数据的方法，以便始终拥有更准确、安全和完整的数据集。这就是数据治理的意义所在。正是组织制定的政策确保了这一点。如果做的事情不正确，那么将很难让人工智能和机器学习发挥作用。

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随着黑客技术变得越来越复杂，组织意识到这一点有多么重要。如今很多人致力于利用漏洞和其他黑客技术来获取数据。因此还必须查看组织如何处理人们的个人信息。例如，他们是否有与广告客户分享私人信息的政策?为了制定一种在人工智能时代行之有效的政策，需要回答这些问题。

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但是，如果一个java应用运行时抛出了OOM异常或者死锁了，但JVM进程仍然在运行中；Pod仍处于Running状态，但应用进程已经无法提供服务了。这种情况，上述健康检查就无法处理了，K8S提供的
livenessProbe可以捕获到应用服务级别的异常状态，全面掌握应用服务运行是否健康。

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livenessProbe类似进程健康检查，都是对容器进程进行健康检查，当检测到失败时，就重启该进程，以达到自动修复。