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从2017年到业务平台以后能学到系统它的链路是什么样的，数据链路是怎么样的，整个调用链路是怎么样的，它和底层的关系是什么样的，可能遇到什么样的问题了？现在可能出现这个问题，再往后运行是不是会出现其他的问题。通过救火的过程中积累对系统的了解。

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因此，CNCF 基金最初对云原生定义是也是深窄的，当时把云原生定位为容器化封装+自动化管理+面向微服务：

The CNCF defines “cloud-native” a little more narrowly, to mean using open source software stack to be containerized, where each part of the app is packaged in its own container, dynamically orchestrated so each part is actively scheduled and managed to optimize resource utilization, and microservices-oriented to increase the overall agility and maintainability of applications.

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对于线下 IDC 而言，计算资源是需要预先规划的，扩容并不是一件简单的事情，可能会因为各种条件的制约而导致扩容无法实现。当然这种困扰在云计算时代不复存在了，为一个应用扩充计算资源是信手拈来的事情，但光有计算资源是不够的，还得在上面部署应用，并将应用容纳到微服务体系中。

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综上，企业数据中台依托数据采集层、数据计算层、数据服务层，为上层数据产品、业务系统等提供数据支撑。云上数据中台产品Dataphin从“采、建、管、用”为企业提供一站式数据中台各层次的实现，配合阿里云系列产品，可实现企业数据中台全链路稳定、高效构建。

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再比如，如何结合基础设施和业务要求进行部署，保证内存和CPU合理分配。在基础设施对这些内容无感知的前提下，如何自动化地进行混布和限流。从应用研发的视角来看，此前需要写很多代码来实现业务逻辑和基础设施交互；而现在相应的代码量会减少很多。

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在云原生架构中，微服务应用是自包含的，应该自己具备可观测性，可以方便地被系统进行管理和探查。首先是，应用应该具备自身健康状态的可视化能力。

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云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版，支持标准 SQL 2003，兼容 PostgreSQL / Greenplum, 高度兼容 Oracle 语法生态；具有存储计算分离，在线弹性平滑扩容的特点；既支持任意 维度在线分析探索，也支持高性能离线数据处理；是面向互联网，金融，证券，保险，银行，数字政务， 新零售等行业有竞争力的数据仓库方案。

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构件以统一的 HTTP/gPRC API 为应用层提供服务访问。我们可以将外部服务从 Amazon DyanamoDB 切换为 Azure ComosDB ，上层应用无需修改任何代码。Dapr 运行时作为一个独立的 sidecar 进程，独立于应用逻辑。

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视觉检查算法越来越受欢迎的部分原因是这些算法的发展日趋成熟。现在，基于神经网络的系统可以识别出各种潜在问题，例如裂纹、泄漏、划痕、翘曲以及许多其他异常。根据复杂的规则映射，可以调整或调整应用程序要检查的参数以适合给定的情况。

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良好的短期规划应该在生活、成长、绩效和晋升之间取得平衡。大部分公司都会制定一个考核周期——少则一个月，多则一年。所以不妨以考核周期作为短期学习规划周期。