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接下来就需要重点分析接口调用耗时过长的问题了。我们知道，接口调用耗时是应用自身的处理速度，加上下游所有环节处理速度，以及所有网络时延的总和。当应用存在下游依赖的时候，整个调用链路的任何一个环节耗时过高，都会影响到接口的整体耗时。在这种情况下，我们需要利用TraceId提取出调用链路上的所有环节，进行统一的排查。点击TraceId所代表的链接，呈现出来的调用链路视图，就能帮助我们快速锁定真正存在性能瓶颈的应用。

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此外，在项目中积极参与具体方案讨论也非常重要。参与者先验感知了相关背景，并且讨论的观点和建议也是综合了发言者多种知识和技能。所以，讨论让参与者能够非常全面，立体地理解书本知识。同时，和高手讨论，他们的观点就会像修剪机剪树枝一样，快速的剪掉自己知识领域里面的疑惑点。

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很多平台化的关注点是接入能力和可扩展性，而普通业务的关注点更多。

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解决线上故障的架构师就好比一个在参加比赛F1的车手。赛车手必须要了解自身、赛车、对手、同伴、天气、场地等所有因素，快速决策，不断调整。架构师必须要了解所有技术细节、业务细节、处理规范、同伴等众多因素，快速决断，迅速调整。

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它可以从外部源获取这些数据，也可以开始生成这些数据。无论如何，数据对于确保这些系统正常运行至关重要。机器学习也需要采用大量数据。它实质上是使用统计和分析功能来从信息中产生可行的见解和情报，数据治理的作用是完成对数据的处理。

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Pod部署一般属于研发团队应用部署的子环节，由开发人员控制。PV存储资源定义与分配则多属于devops团队，由集群管理员控制。

Pod和PVC是命名空间访问控制范围内的资源对象，PV则是集群访问控制范围内的资源对象。

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K8S提供了requests和limits两个配置参数来定义资源的范围和额度。
requests定义了工作负载的资源下限，是容器启动时K8S资源分配的默认值。

limits定义了工作负载的资源上限，是容器运行时K8S资源预分配的额度。

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在上文介绍工作负载时，我们提到可以通过requests和limits来确定容器运行资源消耗的用量和额度。因为节点资源并不能全部用来做资源调度，建议在定义Pod模版时，最好对容器的resources->requests和resources->limits都做明确的定义，以防止工作负载与K8S组件竞争资源导致调度失败。

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有很多同学会觉得，让前端同学用机器学习技术去解决前端领域的问题，会不会难度很大。为了降低前端工程师使用机器学习的门槛，我们开发了前端算法工程框架 Pipcook。前端工程师可以用熟悉的 JavaScript 来完成机器学习任务。

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第二个因素是TTFB速度。TTFB首字节加载速度，往往是衡量一个网站服务器整体响应能力的重要指标，它包括网站服务器主机的配置是否能够轻松的应对短期内大量的并发访问。特别是对于一些大型网站，如果独立数据库出现大量集中访问的情况，也会造成首字节加载速度迟缓导致网站不稳定。