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亟需完善的生命周期管理与服务治理方案
在一个频繁迭代的系统中，每个应用会经常性面临新版本发布需求，需要对应用的上线、下线、更新、回滚等流程进行集中性的管理，并配合精细粒度的灰度发布手段，减少版本迭代对业务造成的影响。

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Serverless Kubernetes 架构的核心在于 Pod ，比应用更偏向系统底层，所以使用者需要投入更多的精力用于应用下层资源的管理。而 FaaS 架构的核心在于函数，比应用更偏向系统上层，因此灵活度会降低，不能适配所有的业务场景。

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完整的应用生命周期管理：应用托管至 SAE 后，可以对应用执行更新、扩缩容、启停、删除、监控启停等应用生命周期管理操作。

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古人云：“活到老，学到老。”互联网算是最辛苦的行业之一，“加班”对工程师来说已是“家常便饭”，同时互联网技术又日新月异，很多工程师都疲于应付，叫苦不堪。以至于长期以来流传一个很广的误解：35岁是程序员工作的终点。

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那怎么办呢？可以用充分使用脑图这种工具。具体来说，你先不要考虑任何demo图，而是先把整个平台产品层级结构全部理出来，包括各级导航和模块、每个模块包含的页面及核心功能板块。画好脑图之后，站在用户的角度，反复梳理和模拟，直到横向、纵向的逻辑和流程都没有问题了，再动手做具体的demo、PRD。

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在图谱平台上，除了Schema重复，数据也存在重复、不一致的情况，这些都需要一个一个进行治理。

然而，平台治理这件事，既是科学也是艺术——既不能放任自由，也不能卡的太严。尤其是在平台建设的初期，如果限制得太死，业务方是很难理解和配合的，甚至会丢掉客户。

所以，要把握好力度。

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目前的话还没有一个厂商能够非常好的支持OpenTelemetry的统一后端，现在还是需要自己去使用各个厂商的产品来实现。而这个带来的另一个问题是各个数据的关联会更加复杂，还需要去解决每个厂商之间的数据关联性问题。当然这个问题相信在1-2年肯定会解决掉，现在有众多厂商开始在努力实现OpenTelemetry所有类型数据的统一方案。

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MaxCompute交互式分析（Hologres）提出实时数仓“服务分析一体化”的概念，让一个大数据引擎既能满足 OLAP的实时洞察分析又能满足KV式的高QPS点查特征服务的需求，将实时分析和服务做到很好的融合，极大的简化了实时数仓架构的复杂度，助力客户实时的分析与决策。

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企业大数据IT运维经历了从单纯的运维工具到运维平台，再到自动化运维和故障预防式运维，到现在朝着智能化运维的方向进化。

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随着越来越多的企业 IT 架构，从 on Kubernetes 到 in Kubernetes，大量的 CRD、自定义 Controller给 Kubernetes 的稳定性和性能带来大量的挑战。