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这里对比一下采用云托管的应用和采用 Serverless 的应用最本质的差异在哪里。对于应用而言，可以将其构建模式拆分为三层，分别是底层基础设施管理、中间的外部服务集成和上层的应用逻辑。

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在应用层，则需要处理与应用相关的操作，比如代码包的错误、配置错误、心跳异常的处理。下图中蓝色虚框中的部分可以完全由平台负责，用户可以无感知；蓝色实框则是平台帮助用户做了大量工作，但是还是需要用户感知和作出一定决策；

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加快系统演进速度：每一个应用都可以独立的进行版本更新，通过灰度发布等技术手段能确保发布过程中整个系统稳定运行。

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即便是用户流量相对平衡的系统，在凌晨也存在流量的低谷，如果能更进一步的释放闲置计算资源，提升资源利用率，就能显著的降低资源使用成本。

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Serverless 技术的出现，为提升资源利用率提供了新的思路。Serverless 是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许开发者脱离服务器资源而直接部署应用。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）的计算容器内。

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造成这种局限性的原因很简单，在以 Spring Cloud 为代表的微服务技术阵营中，系统的构建都是围绕着应用（也可以理解为单个的服务）而展开，不管是版本更新还是水平扩展，都是针对应用本身。

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在传输方面，采集技术可既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；既需要能支持实时流式计算、也能实时各种时间窗口的批量计算。另一方面，也通过数据同步工具直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口的数据。

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要功能包括：
-组合相关和相似数据： 采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
-公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产-品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表；
-建立一致性维度：建立一致数据分析维度表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。

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弹性效率越来越高 - VM 可以实现分钟级扩容；容器可以实现秒级扩容；函数可以做到毫秒级扩容。
故障恢复能力越来越高 - 随着系统自愈性的增强，大大简化了应用架构容错的复杂性。

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随着 IT 能力的规模化，一些数据化、智能化的创新技术和业务模式逐渐形成。比如 ECS 宕机预测和自动热迁移，可以将虚拟机的 SLA 提升到传统需要硬件冗余才能达到的稳定性标准；RDS 对数据库的自动优化和问题诊断，无需 DBA 的人力过多介入。