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在 Gartner 发布的《2020 年基础架构和运营的十大趋势》中提出了分布式云的趋势。随着云平台已经成为企业数字化转型的创新平台，一个变化随之产生——云正在靠近它们。在分布式云中，公有云的服务能力可以位于不同的物理位置，而公共云平台提供者会负责服务的运营、治理、更新和演变。

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此前，应用设计需要考虑读写分离，需要连接不同的数据源处理读写分离的结果，并且这些功能都需要写入应用程序代码。而现在，这些功能可以直接利用数据库的水平扩展能力来实现，数据库技术的发展极大地避免了我们直接和数据层交互。

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自动驾驶汽车面临的另一个主要挑战是极端天气条件。尽管这是任何技术都无法完全解决的环境挑战，但深度学习可以解决极端气候下的问题。例如，在降雪期间，道路上的招牌可能会被雪覆盖。而且，降雪后的一段时间内，招牌可能仅部分可见。使用其他AI算法，自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。

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阿里云消息服务 MNS 是一种高效、可靠、安全、便捷、可弹性扩展的分布式消息服务 , 能够帮助应 用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据、通知消息，构建松耦合系统。

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OAM 项目的第二个设计目标就是提供更高层级的应用层抽象和以应用关注点分离的定义模型。

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Kubernetes 已经成为云时代的操作系统。对比 Linux 与 Kubernetes 的概念模型，他们都是定义了开放的、 标准化的访问接口；向下封装资源，向上支撑应用。

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从业务需求到需求规范，一定要做统一收口，如果没有线上工具化的体系，可以指定一个人，让他做统一收口，收口完成之后要形成公司或者部门内部比较完整的指标字典和维度字典。与此同时，一定要对指标字典进行拆分，看看哪些是公共性指标（跨部门或者公司级别）和个性化指标。

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B端的产品比较复杂（如上图所示）包括官网注册、H5、注册账号、创建项目、集成代码、使用产品、留存日活、pro付费等，KPI拆解到了注册账号数、注册转化率、有效集成数、首次完成激活等。在这之中，有些目标需要自己做，有些需要跟别的团队协同合作。

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好的产品总是能给予用户最轻松的使用体验，并在实际生产中发挥出巨大的业务价值。我们不妨从现在开始，就将所有微服务应用通过无侵入的方式接入ARMS，构建一体化的全链路监控体系，而不是等到真正遇到生产故障的那一天，为了定位问题而费尽周折。

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所谓“冰冻三尺，非一日之寒，水滴石穿，非一日之功”，通往架构师的道路漫长而又艰巨，轻易放弃，则所有付出瞬间付之东流。要想成为优秀的架构师，贵在坚持！