gydtep

在技术上，容器技术彻底解耦了应用和运行时环境，可以帮助应用更加快速平滑地迁云；容器轻量化、自包含的特性极大简化了应用弹性，释放云的核心价值。此外，容器技术的标准化促进生态的分工和协同。

gydtep

基于软硬一体设计的机密计算容器开始展露头角。比如，阿里云安全、系统软件、容器服务团队和蚂蚁可信原生团队共同推出了面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 inclavare-containers 支持基于 Intel SGX 机密计算技术的机密容器实现，如蚂蚁的 Occlum，开源社区的 Graphene 等 Libary OS。降低机密计算的技术门槛，简化可信应用的开发、交付和管理。

gydtep

云原生应用具有轻量、敏捷、高度自动化等方面的特点，可以充分发挥云的优势，在现代数字化转型的时代，更好地适应业务的发展变化。

gydtep

在弹性领域，我们针对性地做了一些语言增强。比如 Java，结合阿里的大规模 Java 应用实践，阿里的 JDK——Dragonwell11 相比于其它开源的 JDK，可以让 Java 应用的启动速度提高 40%。未来我们还会在其它语言上探索更多的可能性。

gydtep

熟悉微服务的客户都知道，如果要自己运维一套微服务技术架构，需要考虑很多因素，不仅是开源、框架层面，还有资源层面及后续的问题排查，包括注册中心、链路追踪、监控、服务治理等等，如上图左侧所示，在传统开发模式下，这些能力都需要用户自己托管和运维。

gydtep

应用程序存在着许多监控操作。随着Sidecar将很多能力下沉，包括访问RPC和DB，此前以中间件形式实现的监控操作，现在则以切面形式来实现，二者有很大的区别。

gydtep

在微服务架构中进行高可用设计时，应该针对每个节点的特征进行有针对的设计。另外，即使在云原生场景下，也需要通过应用层设计实现防抖、业务隔离、配置灰度设计和应用层容灾。

gydtep

理论上，这种架构设计是可以扩展的。信息流处理和业务流处理被解耦后就可以被部署在不同的节点中。比如，在国际支付时可以将信息流处理逻辑部署在支付方所在的区域中，这就使得支付操作不需要依赖原来的处理逻辑所部署的机房。需要注意的是，在将数据部署在其它机房时，通常需要一些额外的处理，比如信息安全等内容。

gydtep

在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服各种挑战，例如了解行人的行为，找到最短的路线以及对人和物体进行准确检测。

gydtep

地球上的所有动物，包括人类在内，都可以在周围环境中导航并灵活地探索新区域。由于神经回路的空间行为，它们的导航成为可能。动物的大脑通过在规则的六边形网格中绘制周围环境来导航。这些六角形图案有助于导航，类似于地图中的网格线。神经模式支持基于矢量的导航的假设。基于矢量的导航使大脑可以计算到所需位置的距离和方向。