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将以上五个原则的英文首字母拼在一起就是 SOLID 原则，这也是帮助我们构建高内聚，低耦合、具备柔性的应用架构。在分布式微服务应用架构中，API优先是契约优先（Contract First）的自然拓展。

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API 应该是被优先设计的：我们知道用户需求是复杂多变的，比如从桌面到移动端，应用的展现方式和操作流程都有可能不同；然而业务逻辑的概念模型和服务交互是相对稳定的。相对而言，API 的接口是更加稳定的，而具体的实现是可以迭代实现和持续变化的。定义良好的 API 可以更好保障应用系统的质量。

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与传统同步处理方式相比，异步事件处理存在与事件排序、幂等性、回调和异常处理相关的要求，整体设计难度更大一些。

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在大多数情况下，由于缺乏跨多个系统的分布式事务支持，维护数据一致性是非常具有挑战性的。开发者可能需要权衡可用性和一致性之间的关系。比如通过Event Sourcing（事件溯源）实现最终一致性，

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操作性。在现实世界中，事件无处不在，然而不同生产者对事件的描述却不尽相同。开发者希望无论事件是从哪里发出，都能够以一致的方式构建事件驱动的应用程序。

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熟悉传统企业架构的同学可能发现，传统的 Java EE (现在改名为 Jakarta EE )应用服务器的目标也是解决类似的问题。一个典型 Java EE 应用服务器的架构如下图所示：应用生命周期由各种应用容器管理，如 Web 容器，EJB 容器等。应用的安全管理、事务管理、连接池管理都是交给应用服务器完成。应用可以通过 JDBC 、JMS 等标准 API 接口访问外部的企业中间件，如数据库、消息队列等。

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汽车和消费品行业面临监管机构的苛刻要求，而遵守这些法规是AI和机器学习的一大亮点。高质量摄像机的成本每年都在下降，而AI图像识别和处理软件仍在不断快速改进。因此，基于AI的检查方法对企业越来越有吸引力。

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特别是在汽车行业，德国汽车制造商宝马(BMW)率先采用了这项技术。宝马将AI应用作为检查过程的最后一步，将新制造的汽车与订单数据和规格进行了比较。日产是另一家在将AI视觉检查模型纳入其质量检查流程方面取得显着进步的汽车制造商。

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视觉检查算法越来越受欢迎的部分原因是这些算法的发展日趋成熟。现在，基于神经网络的系统可以识别出各种潜在问题，例如裂纹、泄漏、划痕、翘曲以及许多其他异常。根据复杂的规则映射，可以调整或调整应用程序要检查的参数以适合给定的情况。与GPU和高分辨率摄像头搭配使用时，基于AI的检测解决方案在准确性和速度上可以大大超过传统的视觉检测系统。

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MaxCompute（原名ODPS）是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案, 致力于批量结构化数据的存储和计算，为用户提供数据仓库的解决方案及分析建模服务。Tunnel是MaxCompute提供的数据传输服务，提供高并发的离线数据上传下载服务，适合于全量数据或历史数据的批量导入, 并且在MaxCompute的客户端工具中，提供对应的命令实现本地文件与服务数据的互通。