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某节点的配置数据发生变更可能影响其它与之相关的节点，因此这就需要对这些节点做灰度设计，带来了一个链路级的配置灰度设计问题。

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未来还可能实现5个9的高可用。首先，假设存在一个和蚂蚁非常类似但又异构的环境，它们之间完全是去中心化的；其次，这两个环境下的数据规则同步应该是可舍弃的，能够实现FO以及全自动的切换；另外，还需要实现监控，监控也应该是异构的，需要有一个外部系统来观测本系统的行为。

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其研究结果表明这出现了明显的脱节。因此有人可能会想到，这是不是科幻小说和流行文化造成的?

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人们需要从人工智能技术只是机器人和虚拟助手的思维模式转变过来，需要了解人工智能存在于他们期望值更低的地方，比如在家中和工作场所。人工智能开发商可以从消费者的态度中学到很多东西。通过分析消费者对人工智能技术的理解，开发商可以更好地开发使消费者的生活更轻松、更无缝且更加令人兴奋的人工智能技术。从长远来看，充分利用人们对于人工智能技术的幻想是有益的。

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12-Factor 应用的进程是易处理的，即它们可以瞬间开启或停止。这有利于快速、弹性的伸缩应用，迅速部署变化的代码或配置，稳健的部署应用。

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前端应用可以使用 JavaScript ，而服务器端应用可以使用 Golang 进行服务调用等等。这样可以让开发组织可以根据自己的技能栈和系统要求灵活选择合适的技术。

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由于 EDA 自身架构的优点，在互联网应用架构，业务数据化和智能化、IoT等场景有非常广阔的前景。关于 EDA 的架构讨论，不在此继续展开。

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阿里云提供了丰富的可观测性能力。XTrace分布式追踪提供了对 OpenTracing/OpenTelemetry 标准的支持。ARMS 提供了托管 Prometheus 服务，可以让开发者无需关注系统的高可用和容量挑战。可观测性是 AIOps 的基础，在未来企业IT应用架构**扮演更加重要的角色。

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在架构上，Java EE 是一个大的单体应用平台，拖慢了自身架构迭代的速度，跟不上时代的变化。由于Java EE过于复杂、沉重，在微服务兴起之后已经被大多数开发者所遗忘。

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知识蒸馏通过知识压缩的原理进行。使用诸如强化学习之类的技术，神经网络可以学习如何产生预期的结果。在这一点上，较小的网络将学习创建与较大的网络已经开创的结果相似。较小的网络规模更适合移动设备、传感器和类似硬件等边缘设备。知识蒸馏可以将边缘设备的空间负担减少多达2000%，从而减少了运行网络所需的能源、物理约束以及设备本身的成本。