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对于大多数物联网解决方案，后端服务器通过多个设备和通过互联网连接的传感器接收数据。一台或多台服务器托管用于处理数据的机器学习算法，从而创造AI解决方案提供的任何价值。

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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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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。

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2、与传统同步处理方式相比，异步事件处理存在与事件排序、幂等性、回调和异常处理相关的要求，整体设计难度更大一些。

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对于启动缓慢的应用，为了避免在应用启动完成之前将流量导入。Kubernetes 支持业务容器提供一个 readiness 探针，对于 HTTP 类型探针，Kubernetes 会时访问该地址，如果该地址的返回码不在 200 到 400 之间，则认为该容器无法对外提供服务，不会把请求调度到该容器；

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本文，我会谈谈几个在云原生时代可以进一步思考的地方。我的总结是 “Failures can and will happen, anytime, anywhere. Fail fast, fail small, fail often and recover quickly.”

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为了解决上述挑战，社区提出了 Service Mesh（服务网格）架构。它将业务逻辑与服务治理能力解耦。下沉到基础设施，在服务的消费者和提供者两侧以独立进程的方式部署。

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云原生架构的建议是：允许失败发生，确保每个服务器，每个组件都能够在不影响系统的情况下发生故障并且具备自愈和可替代能力。这个设计原则的基础是应用配置和持久化状态与具体运行环境的解耦。Kubernetes 的自动化运维体系让服务器的可替换性变得更加简单。

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应用的安全管理、事务管理、连接池管理都是交给应用服务器完成。应用可以通过 JDBC 、JMS 等标准 API 接口访问外部的企业中间件，如数据库、消息队列等。

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FaaS 的核心思维是：开发者不必关心基础设施运维、容量规划或者扩容缩容，只需为使用的云资源和服务付费既可。这个思考的背后是：让开发者避免投入基础设施的运维，尽可能复用现有的云服务能力，让开发时间重新分配到对用户有更有直接影响和价值的事情上，比如健壮的业务逻辑、能吸引用户的界面及快速响应、可靠的 API 上。