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机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。

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手机扫码场景要求在手机断网时正常显示其二维码。在这个场景里，真正的业务链路从POS链路开始，有的POS链路需要经过商户的处理系统，有的则直接进入支fb自身的业务系统。

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配置灰度设计
某节点的配置数据发生变更可能影响其它与之相关的节点，因此这就需要对这些节点做灰度设计，带来了一个链路级的配置灰度设计问题。

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我们已经实现了端到端的 15 秒，也就是 15 秒内可以创建出一个 pod，让用户的应用开始启动。在弹性能力上，我们具有基础指标弹性（如 CPU、Memory 等）、业务指标条件弹性（如 QPS、RT 等）和定时弹性。

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CNCF- 云原生计算基金会对于“云原生”的定义如下 ：

“云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。

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软硬一体设计，可以针对规模和性能进行全栈优化，极大降低计算成本。而且由于云计算的规模效应，随着产量的增加，边际成本会拉低平均制造成本。全球主流云厂商都在 IDC 设计、网络、芯片等方向加大自研投入。

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从采集系统中收集了大量的原始数据后，数据只有被整合、计算才能被用于洞察商业规律、挖掘潜在信息，实现大数据价值，达到赋能商业、创造商业的目的。从采集系统中收集到的大量原始数据，将进入数据计算层中被进一步整合与计算。

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当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。

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微服务思想以及相关的技术为 IT 架构的发展带来了一系列深刻的变革：

易于开发和维护：一个应用只会关注一组特定的业务功能，通过服务拆分，能减少应用之间的耦合度，让开发和维护更加简单。

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我们可以做一个简单的统计：把所有服务器的 CPU 利用率每 5 分钟导出一次，按照天的维度求平均值，就能从整体上了解系统的资源利用率数据。如果把开发测试环境的服务器资源也纳入统计的范围，资源利用率很有可能会更低。