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SAE 除了可以简化运维工作量，降低资源成本以外，还为微服务应用提升了一系列附加的功能，这是应用层 Serverless 技术为开发者带来的额外价值，我们可以尽可能的利用这些开箱即用的功能，让建设微服务应用变成更加简单。

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除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。这有助于他们更好地了解如何围绕应用的需求设计存储体系结构。他们通过了解应用的输入/输出模式来做到这一点。用于执行此操作的最常见技术是捕获应用的跟踪。

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其主要功能包括：
-个性化指标加工：不公用性；复杂性（指数型、比值型、排名型指标）
-基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串

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经济学家亚当·斯密提出：分工是社会发展的必然，而且分工将极大的提高生产效率。

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从业务需求到需求规范，一定要做统一收口，如果没有线上工具化的体系，可以指定一个人，让他做统一收口，收口完成之后要形成公司或者部门内部比较完整的指标字典和维度字典。

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定好目标后，一定要了解产品背后的数据质量。关于数据质量，公司内部、部门之间的指标定义各不相同，不过普遍存在数据不准、没有数据、数据脏乱差、易用性差等问题。如何解决？其实，数据中包含着业务需求，需求弄清楚了才会转化到埋点设计，埋点方案再转化为具体的研发。

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家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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由于 EDA 自身架构的优点，在互联网应用架构，业务数据化和智能化、IoT等场景有非常广阔的前景。关于 EDA 的架构讨论，不在此继续展开。

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一般而言，吞吐量是指处理某事物的速率。在网络级别，吞吐量的度量单位是Mbps(兆位/秒)，而在存储级别，吞吐量的度量单位是MB /秒(兆字节/秒)。由于一个字节等于八兆位，因此生产率在存储级别上提高了。并且，变得难以管理提高的生产率。

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在微服务时代，以 Spring Cloud 与 Apache Dubbo 为代表的应用框架取得了巨大的成功，它们通过代码库方式提供了服务通信、服务发现和服务治理能力（流量转移、熔断、限流、全链路追踪等）。这些代码库被构建在应用程序本身中，随着应用一起发布和维护。这样的架构存在一些无法回避的挑战。