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云原生是零售云的最重要的技术底座，云原生是什么，会走向哪里，在零售2B交付的场景上该如何应用，怎么能够结合帮助建设零售云系列产品体系，值得我们的思考和探索，也将有效指导我们接下来几年的零售云项目和产品建设。

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由不同的团队开发，并可以通过多个对等的应用实例实现水平扩展，甚至分布在横跨多个数据中心的数千台服务器上。单个用户请求会引发不同应用之间产生一串顺序性的调用关系，链路的概念就此诞生。

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如果需要修改或升级某些实例，就是创建一批新的实例进行替换。这种模式的可以减少了配置管理工作的负担，保障系统配置变更和升级可以可靠地重复执行，避免令人头疼的配置漂移问题；易于解决部署环境间的差异，让持续集成与持续部署过程变得更流畅；支持更好的版本管理，在部署出错时可进行快速回滚，

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首先是“Failures can and will happen”，我们需要提升服务器的可替换性。在业界有一个非常流行的隐喻：“Pets vs. Cattle”，宠物和家畜。我们面对一个架构选择：对于应用所在服务器我们是需要精心伺候，防止系统宕机，出现问题后不惜一切代价抢救 （Pet）；还是倾向于出现问题后，可以通过简单抛弃和替代进行恢复（Cattle）。

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其实对于错埋和多埋的修复场景，就是在上报SDK前这一时机进行计算。

至此，一个解决埋点热修问题的计算框架原理基本完成。

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不想消耗服务端资源，又想从DX层面实现这个需求，如果看了之前埋点热修的框架方案，很自然的得出下面的解法。

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让开发者避免投入基础设施的运维，尽可能复用现有的云服务能力，让开发时间重新分配到对用户有更有直接影响和价值的事情上，比如健壮的业务逻辑、能吸引用户的界面及快速响应、可靠的 API 上。

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2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhone X首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

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从 2014 年开始，工行选择了一个业务系统做服务化的尝试，并验证、评估、对比了当时的几个分布式服务框架，最终选择了相对完善、并且国内已经有较多公司落地使用的 Dubbo。与此同时，工行还对 Dubbo 做了企业定制，帮助这个业务系统完成了服务化的落地，上线之后也收到了非常好的效果。

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这在业务系统投产高峰期问题尤为突出，容易导致 Zookeeper 集群的网络被打满，造成服务订阅效率极其低下，并进一步影响了服务注册的性能。