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ACK 也提供了统一的应用交付能力，通过 GitOps 方式可以将应用安全、一致、稳定地发布在多个不同的云环境中。配合网格 ASM 提供的流量管理能力，可以支持云容灾、**多活等应用场景，提升业务连续性。

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实际资金流处理所依赖的数据需要异构出一份以供信息流处理，而不是直接用原来的数据。异构设计使得一份数据宕机不影响整个系统功能的正常运行。除了数据需要进行异构处理外，一些计算规则也需要迁移到信息流处理中，比如商家的店铺信息处理等。数据和计算规则的异构使我们能够实现解耦，这种设计对应着一个标准化的范式。几乎在所有的业务场景都能看到这种设计。

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D2C 在淘系电商C端业务上应用，支持双促会场模块 0 研发，再结合智能 UI 和智慧会场，基于会场规划的约束、场模板和运营投放配置，智能化生成会场，并针对不同圈层用户提供不同的 UI 和交互方式，再加上端智能的智能插卡、智能权益弹出挽留等能力，多管齐下，真正做到前端智能化技术赋能业务，在研发提效的基础上，做出用户价值和业务价值。

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但是，仍然有很多人经常看到有关自动驾驶汽车事故的新闻，例如Uber自动驾驶汽车事故在美国亚利桑那州撞死了一名行人。发生事故的原因据说是自动驾驶汽车无法准确检测和识别行人。为了尽可能地减少此类事故，需要对自动驾驶车辆进行大量的训练，以准确检测其路线中是否存在人员和任何其他物体，这就是深度学习的介入。自动驾驶汽车的深度学习可以帮助他们有效地分类和检测道路和周围环境中的人或物体。

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AHAS（应用高可用服务）是专注于提高应用及业务高可用的工具平台，目前主要提供应用架构探测感知，故障注入式高可用能力评测和流控降级高可用防护三大核心能力，通过各自的工具模块可以快 速低成本的在营销活动场景、业务核心场景全面提升业务稳定性和韧性。

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gRPC 应用直接从控制平面获取服务治理的策略， gPRC 应用之间直接通信无需额外代理。这个可以看到开放的服务网格技术的雄心，进化成为一套跨语言的服务治理框架，可以兼顾标准化、灵活性与运行效率。Google 的托管服务网格产品已经率先提供了对 ”proxyless“ gRPC 应用的支持。

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如果多个DB间是同构的，那么可能存在一些情况使得中心化的内容同时挂掉；但如果DB是异构的，比如使用的数据库版本不同，那么这些数据库同时挂掉的情况则非常少。

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在询问人工智能在未来最让人兴奋的应用时，28%的消费者认为欺诈检测是在人工智能最令人兴奋的应用，尽管人们平时很少将欺诈检测与人工智能紧密联系在一起。

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在 12 要素应用中，应用和运行环境解耦就已经被提出。而 Docker 容器的出现则进一步加强了这个理念。容器是一种轻量化的应用虚拟化技术，容器之间共享操作系统内核，支持秒级启动，Docker 容器镜像是一个自包含的应用打包格式，将应用和其依赖（如系统库、配置文件）等打包在一起，在不同环境保持部署一致性。

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之所以在生产环境使用开源全链路监控方案存在这么大挑战，是因为这些方案本身缺乏大规模实际业务场景的验证。对于技术实力非常强的互联网企业，会有专门的技术团队负责全链路监控项目，在使用开源产品的过程中如果遇到任何问题，都可以通过自身的技术实力进行修复和弥补。但对于绝大多数使用者而言，这些挑战所带来的都是漫长而痛苦的体验。