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2012 年，Heroku 创始人 Adam Wiggins 发布十二要素应用宣言。它为构建一个优雅的互联网应用，定义了需要遵循的一些基本原则和方法论，也广泛影响了众多的微服务应用架构。十二要素重点关注：应用程序的健康成长，开发者之间的有效的协作，以及避免软件架构腐化的影响。其内容在今天也值得每个同学认真体会。

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12 要素应用为我们提供了很好的架构指导，帮助我们：

1、构建水平伸缩的弹性应用架构，更好支撑互联网规模应用。

2、提升研发流程的标准化、自动化水平，提升研发效率。

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但是 EDA 架构依然存在很多挑战。

1、分布式的松耦合架构大大增加了应用基础设施的复杂性。基于云的部署交付方式和云服务（消息队列、函数计算服务等）可以使得该架构的稳定性，性能和成本效益进一步提高。

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在云原生架构中，微服务应用是自包含的，应该自己具备可观测性，可以方便地被系统进行管理和探查。首先是，应用应该具备自身健康状态的可视化能力。

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系统化的稳定性需要在软件架构，运维体系和组织保障等方面全局考虑。在架构层面，阿里经济体有着非常丰富的经验，比如防御式设计、限流、降级、故障隔离等，而且也向社区贡献了Sentinel、ChaosBlade等优秀的开源项目。

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本文，我会谈谈几个在云原生时代可以进一步思考的地方。我的总结是 “Failures can and will happen, anytime, anywhere. Fail fast, fail small, fail often and recover quickly.”

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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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成本管理: 对于“Pay as you go”的收费模式的一个弱点是无法准确预测具体会产生多少费用，这于许多组织预算管理的方式不同。

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创建数据集的过程是多部分的-从经常收集多年的数据开始，工程师将需要确定数据的总体结构。他们需要消除数据中的任何缺陷、差异或差距，然后将这些数据转换为算法需要与之进行有效交互的形式。

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机器学习预测性维护方法可以使用各种模型和方法，从使用历史数据来预测故障的回归模型和分类模型到分析系统和组件以寻找应变或异常迹象的异常检测模型。