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在 12-factor 应用中，进程是一等公民。12-Factor 应用的进程主要借鉴于 unix 守护进程模型 。开发人员可以运用这个模型去设计应用架构，将不同的工作分配给不同的进程类型。例如，HTTP 请求可以交给web进程来处理，而常驻的后台工作则交由 worker进程负责。

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API 应该是声明式，可描述/自描述的：通过规范化的描述，API 易于沟通、易于理解、易于验证，简化开发协同。支持服务的消费者和提供者并行开发，加速开发周期。支持不同的技术栈的实现，比如对于同一个 API 接口，其服务实现采用 Java 。

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一种以通用、一致的方式描述事件数据的规范，由 CNCF Severless 工作组提出，提升了事件驱动应用的可移植性。目前，阿里云 EventBridge、Azure Event Grid 等事件处理中间件，以及 Knative Eventing ，阿里云函数计算等 FaaS 技术已经提供了对 CloudEnvents 的支持。

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对于很多遗留的业务系统，现有应用并不具备完备的可观测性能力。新兴的服务网格技术可以成为提升系统可观测性的新方式。通过数据平面代理的请求拦截，网格可以获取服务间调用的性能指标。此外，在服务调用方应用中只需加入需要转发的消息 header，在服务网格上即可获得完整的链路追踪信息。这样的方式极大简化了可观测性能力的建设，可以让现有的应用低成本融入云原生可观测性体系中。

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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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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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探针方式: 探针方式不需要在代码编译前引入SDK，而是在应用运行的过程中，通过一个Agent动态的拦截底层框架的行为，从而自动注入监控逻辑**。像Java这样的编程语言可以通过字节码增强技术实现探针方式的链路信息采集。这是一种最开发者最友好的方式，不需要任何代码层面的改动，但并不是每一种编程语言都能提供探针机制，因此SDK方式也被很多全链路监控组件采用。

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在ARMS的理念中，对全链路监控的理解已经超出了一般意义上APM（应用性能管理的范畴），而是把“可观测性”作为产品的最重要使命。可观测性是一切自动化决策的基础，求最终目的是为一个复杂分布式系统所发生的一切给出合理解释。

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在应用详情视图中，能够基于应用整体的维度以及应用内单实例的维度查看更多详细的信息，包括JVM信息、主机信息、SQL调用分析、异常和错误分析等等。

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这些展示的数据中，如果我们发现有明显的可疑现象，可以点击数字上的链接，进入更详细的分析视图。例如：我们发现某个应用今天的错误数相比昨天存在400%的涨幅，但总请求量变化不大，就可以判断出这个应用非常值得怀疑。接下来，我们可以直接进入错误分析视图，来观察具体哪一个时间段的哪一些接口存在问题。