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Microsoft 提出了 Service Mesh Interface（SMI）， 致力于让数据平面和控制平面的标准化做更高层次的抽象，以期为 Istio、Linkerd 等 Service Mesh 解决方案在服务观测、流量控制等方面实现最大程度的开源能力复用。UDPA（Universal Data Plane API）是基于 xDS 协议而发展起来，以便根据不同云厂商的特定需求便捷地进行扩展并由 xDS 去承载。

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Edge AI对许多行业至关重要。一个例子是自动驾驶汽车，其中Edge AI可以减少电池的电量消耗。监视系统、机器人技术和其他几个行业也将从Edge AI模型中受益。

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早些时候，大家对“数据驱动”的理解是“报表驱动”。2016年、2017年的时候，一家处于C轮、D轮的深圳公司，该公司有1000多份报表，每张有10个Sheet，每个表格有20多个指标，大家可以算下一共有多少个指标，他们内部的数据团队都不知道哪些指标有用、哪些没有用。为了督促大家去看这些报表，公司还监控了邮箱。

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在整个流程里，最关键的是要有专人做统一收口，基于对数据和采集的理解做分流，中间规范跟标准动作要规范，因为不论是新版还是新功能上线都要走这个流程。

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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不同终端都有一个ID是长期关系，后面都会用相同的逻辑和体系进行标注，只要维护好需求、事件命名，以及业务层级ID，最终采集到的数据质量是非常好的。

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正是因为经历了大规模生产环境的长期验证，才使ARMS能够在易用性、功能性、稳定性方面做到极致，以开源领域最活跃的全链路监控项目Skywalking为例，我们可以从多个维度对两个产品进行对比：

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工程师在实践中会掌握大量细节，但是，即使掌握了所有细节，却没有深刻的总结和思考，也会陷入到“学而不思则罔”的境地。成长的“量变”来自于对细节的逐渐深入地把控，而真正的“质变”来自于对“道”的更深层次的理解。

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人生是一场马拉松，在漫长的征途中，难免有很多困惑。困惑就像枷锁，使我们步履蹒跚，困惑就像死锁，让我们停滞不前。

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所谓麻雀虽小，五脏俱全。如果让你来做造物主，设计麻雀和设计大象的复杂度并没有明显区别。一个看起来很小的业务需求，为了达到极致，所需要的技术和能力是非常综合和高深的。