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状态型数据的容灾设计
这两种数据在进行应用层容灾设计时需要不同的处理方式，状态型数据的容灾设计通常比较困难。比如，会员信息在出现错误时通常不能再写该数据，也不能让该用户重新注册一次支fb。状态型数据的容灾设计需要以数据库不可靠为前提。

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数据库通常存在主备库，这两个库通常使用异步复制的方式来保证两个库之间的同步。然而，这种同步通常具有时延特征。当主库宕机时，如果FO库的版本比较旧，就不能直接将FO库作为主库，因为原来的主库上已经有用户修改的内容。

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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。深度学习的功能有所不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。

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当人们谈到人工智能时会想到什么?机器人?终结者?WALL-E?人们对于人工智能的印象来自流行文化，这一理念在**行业已经延续了50多年。

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融合幻想和现实更接近家庭

融合对于人工智能的幻想和现实的最佳方法之一是真正了解消费者的想法以及他们认识到该技术的潜力。

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零售云是阿里三朵业务云：零售云、金融云和政务云之一，将开辟阿里在电商、零售行业的新蓝海，2B快速交付、赋能合作伙伴更快业务增长和节省成本。

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云原生应用开发的最佳实践原则：12-Factor
1、 基准代码：一份基准代码（Codebase），多份部署（deploy）
基准代码和应用之间总是保持一一对应的关系，一份代码可以部署在开发环境、测试环境、预发环境及产线环境。

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并发：通过进程模型进行扩展
在 12-factor 应用中，进程是一等公民。12-Factor 应用的进程主要借鉴于 unix 守护进程模型 。开发人员可以运用这个模型去设计应用架构，将不同的工作分配给不同的进程类型。例如，HTTP 请求可以交给web进程来处理，而常驻的后台工作则交由 worker进程负责。

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10、 开发环境与线上环境等价：尽可能的保持开发，预发布，线上环境相同
12-Factor 应用的开发人员应该避免在不同环境间使用不同的后端服务，即使适配器已经可以几乎消除使用上的差异。这是因为，不同的后端服务意味着会突然出现的不兼容，从而导致测试、预发布都正常的代码在线上出现问题。这些错误会给持续部署带来阻力。从应用程序的生命周期来看，消除这种阻力需要花费很大的代价。

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11、 日志：把日志当作事件流
12-factor 应用本身从不考虑存储自己的输出流。不应该试图去写或者管理日志文件。相反，每一个运行的进程都会直接的标准输出（stdout）事件流。开发环境中，开发人员可以通过这些数据流，实时在终端看到应用的活动。