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人类依赖于通用智能来进行这种社交互动。而且，通过深度学习，自动驾驶汽车现在很有可能与其他驾驶员和行人进行社交互动。深度学习神经网络可以帮助自动驾驶汽车检测其他驾驶员和行人给出的导航信号，并采取适当措施避免发生任何碰撞。

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无人驾驶汽车是一项实验，至今尚无人知道结果如何。自动驾驶汽车深度学习能否将其驱动到主流交通工具取决于技术如何进一步发展。即使克服了深度学习的挑战，自动驾驶汽车的方式也存在其他障碍。

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应用开发不仅需要关注业务逻辑，还需要关注数据，将领域模型、业务流程、配置等数据以Online形式存储。近几年，数据库技术发生了很大的变化，HBase等分布式数据库提供的强一致保证给云原生应用的设计和开发带来了许多好处。

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依赖——显式声明依赖关系（Dependency）
12-Factor 规则下的应用程序不会隐式依赖系统级的类库。它一定通过依赖清单，确切地声明所有依赖项。大多数编程语言都会提供一个打包系统，比如 java 使用 maven ，应用依赖了哪些第三方库，要显示地定义在 POM 文件里。

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以上了解了 12-Factor 应用原则。在我们学习 K8s 的过程中，个人认为 K8s 结合service mesh 很好的满足了上面的每条原则。设计 K8s 和 ServiceMesh 的人很伟大，提出 12 原则的 AdamWiggins 很伟大。

阿里巴巴云原生架构方法论

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第二代微服务架构中，引入了旁路服务注册中心作为协调者来完成服务的自动注册和发现。服务之间的通讯以及容错机制开始模块化，形成独立服务框架。但是随着服务框架内功能日益增多，用不同语言的基础功能复用显得十分困难，这也就意味着微服务的开发者被迫被绑定在某种特定语言上，从而违背了微服务的敏捷迭代原则。

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防热点、读写分离
在service mesh场景下，应用层不再需要关注防热点、读写分离等。几年前，应用层还需要对缓存热点做特殊处理以建设高可用能力，比如在一个缓存节点挂掉时对其进行预热操作。

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首先，签约节点发起一个灰度设计，此后和签约节点相关的节点需要参与进来，一同完成灰度。假设灰度的内容是某仓库信息，此时所有参与节点都需要对本节点下的相关数据进行灰度。

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云原生时代指的是在设计应用的时候，就考虑到将来应用会运行在云的环境里，充分利用了云资源的优点，比如云服务的弹性、分布式的优势。如上图所示，云原生可以分为几部分：

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另外我们还额外地做了微服务增强，包括托管注册中心、优雅上下线和微服务治理等。因为使用微服务通常需要一个注册中心，SAE 内置托管注册中心，用户不需要再重新购置，完全可以把应用直接注册上来，进一步降低用户门槛和成本。