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我把这种重连方式称之为 lazy reconnect，网络发送 goroutine 在其生命周期的最后阶段应该被称之为 网络重连 goroutine。通过 lazy reconnect这种方式，上述重连步骤 3 和 步骤 4 的逻辑被合入了步骤 2，client 当然也就没必要再启动一个额外的 goroutine 通过定时轮询的方式维护其 session pool 了。

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而更上层的就是智能化应用，大家也正在逐渐形成统一的认识，那就是未来的应用一定是向着智能化发展。从IaaS到智能化应用需要经历一定的环节，而在这个环节中，数据库将会起到非常关键的作用，包括数据的产生、存储、消费和分析，这些都是数据库要去解决的问题。因此，我们可以看到无论是国际巨头还是国内厂商都在数据库里面投入了大量的资源。

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2016年时，阿里巴巴数据库的自动驾驶平台叫做CloudDBA，这个产品所需要解决的核心问题就是整个阿里巴巴集团的数据库自动化运维的问题。当时阿里巴巴集团的数据库实例非常多，大约有几十万个，面对如此之多的数据库实例，仅依靠DBA人工运维很难保障。

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企业希望能通过一个产品来完成这样地数据分析诉求。拿到数据湖或者Kafka事件数据后，在流式分析分析和BI报表前，希望这中间能有一个引擎。这个引擎有支持存算分离的数据湖架构、又能同时处理流式数据和批量数据、还能支持数据增量写入。

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这是一个巨大的挑战，因为用户可能会从高性能的移动网络驶向盲区，而无论如何都希望获得良好的性能。在推理期间，没有足够的网络带宽将所有数据从边缘移动到云，但是用例要求将本地推理输出进行全局汇总。边缘AI可以运行神经网络，以帮助过滤必须发送到云以进行进一步AI处理的数据。

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A system is said to be observable if, for any possible evolution of state and control vectors, the current state can be estimated using only the information from outputs.

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Tracing：Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus
Logging：ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly

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先来回答第一个问题，如今云厂商可信度已经不是特别大的问题了，第一点是因为：不管是云厂商本身，或是引入了第三方机构一直在跟云厂商合作，包括国家级的等保合规，第三方可信云，都会对引入第三方认证机制来认可云厂商本身的安全跟防护机制是完全可靠的。

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整体上看，云厂商的可信度建议大家上云时，从两个方向去看，
第一，是看云厂商本身有没有足够多的第三方可信度认证。

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深度验证，而不是蜻蜓点水
产品经理要真正做好一个产品，必须要自己多用。

这个道理很简单，但这里要谈的是使用的“深度”——随便点点、看看，跟深度使用的差别是很大的。