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-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。

在权责方面，面向业务提供服务之前，由统一的团队负责从业务中抽象出源于业务而又不同于业务的数据域，再主导统一建设数据中间层，

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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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我们可以看到这几类基础设施，计算单元的粒度越来越细，也越来越多体现的云原生的特质：

模块化程度越来越高 - 自包含的应用打包方式，应用与底层物理基础设施解耦。

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容器技术提供了一个优雅的抽象，让开发所需要的灵活性、开放性和运维所关注的标准化、自动化达成平衡。容器镜像迅速成为了应用分发的工业标准。

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自建 IDC 机房很难获得高可用、高可扩展以及运维提效等能力；而第二个阶段就是云计算时代，相比 IDC 有了一定的进步，但大部分还是在相对原始地用云，很难用好云，这个阶段的资源已经接近无限，但是基于虚拟机及各种自建服务的方式还有待改善。

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不可变基础设施、可观测、自动恢复
基于 K8s 底座，背后代表的是镜像之类的不可变基础设施以及可观测、自动恢复，如果检测到请求失败，会自动切流或重启实例。

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SAE 这样一款以 K8s 为底座、具备 Serverless 的特点、以 aPaaS 为形态的产品，完全符合云原生的特点。在技术层面，底层使用容器、K8s，集成了微服务，包括各种 DevOps 工具。

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SAE 将这些能力组合起来，最终让用户在迁移传统单体应用或者微服务应用时，基本可以实现 0 改造迁移，0 门槛地享受到这款产品背后带来的技术红利。

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蚂蚁所使用的微服务架构本身也在不断演进，比如把和业务无关的功能下沉到Sidecar，将数据库的一些中间件mesh化等。尽管从应用研发的角度看，蚂蚁所使用的架构风格相比于原来发生了很大的变化，但从整体趋势来看，最主要的变化仍在于将和业务能力无关并且和基础设施相关的能力下沉。

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借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。