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随着产品功能迭代，还需要重新走一遍全部流程。在这个流程里，业务需求来自很多团队，包括产品团队、运营团队、市场团队等，橙色标注的文字是一个产品经理一定要重点关注的节点和事项

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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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同时在交通领域，行人闯红灯也步入了“刷脸”时代。中国式过马路曾经成为一时笑料，很多中国人在过马路的时候，不看红绿灯，凑够一群人就走的情况还是没能够得到改善。一直以来这种闯红灯的陋习很难被治理，但是人脸识别技术的发展让我们看到了转机。

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这需要制定一套统一的标准，让微服务体系中的所有应用遵循这套标准来实现跟踪信息的描述和传递，这套标准就是OpenTracing。OpenTracing抽象出一套与编程语言以及业务逻辑无关的接口，对链路追踪领域各类元素的统一管理，从而实现完整的全链路监控。

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之所以在生产环境使用开源全链路监控方案存在这么大挑战，是因为这些方案本身缺乏大规模实际业务场景的验证。对于技术实力非常强的互联网企业，会有专门的技术团队负责全链路监控项目，在使用开源产品的过程中如果遇到任何问题，都可以通过自身的技术实力进行修复和弥补。但对于绝大多数使用者而言，这些挑战所带来的都是漫长而痛苦的体验。

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媒体在将人工智能技术引入家庭中扮演了重要角色，但是其描述对如何开发和实施人工智能技术有什么影响?

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12-Factor 规则下的应用程序不会隐式依赖系统级的类库。它一定通过依赖清单，确切地声明所有依赖项。大多数编程语言都会提供一个打包系统，比如 java 使用 maven ，应用依赖了哪些第三方库，要显示地定义在 POM 文件里。

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产品规格按需可选，基础 版成本最低，适合 BI 查询应用；集群版提供高并发数据实时写入和查询能力，适用于高性能应用；弹性 模式版本存储廉价按量计费，适用于 10TB 以上数据上云场景。

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在开发侧开始提倡面向 localhost 编程的理念，提供标准 API 屏蔽掉底层资源、服务、 基础设施的差异，进一步降低微服务开发难度。这个也就是目前业界提出的多运行时微服务架构（Muti-Runtime Microservices）。

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基于软硬一体设计的机密计算容器开始展露头角。比如阿里云安全、系统软件、容器服务团队以及蚂蚁金服可信原生团队共同推出了面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 inclavare-containers ，支持基于 Intel SGX 机密计算技术的机密容器实现，如蚂蚁金服的 Occlum、开源社区的 Graphene 等 Libary OS。它极大降低了机密计算的技术门槛，简化了可信应用的开发、交付和管理。