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在涉及敏感数据的行业工作的云原生开发人员更倾向于在本地服务器或私有云上运行代码。与其他行业相比，金融服务领域的云原生开发人员在本地服务器上运行代码的比例高 12%，而医疗保健领域的开发人员的比例高 8%。

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边缘人工智能对于管理不断增长的数据量和减轻业务网络日益增长的压力至关重要。在边缘处理数据而无需将数据传输到云端，使设备更强大、更通用、更灵敏、更安全，并有助于合规性。”

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阿里内部之前很多故障也都是因为开发和运维之间在设计上面存在信息不一致导致的，比如在开发设计时会做三副本的高可靠保证，但是在运维侧则可能会认为副本所在的机器没有提供服务因此被错误下线掉。

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所以，DevOps 实际上包含了两层含义，首先是将开发、测试、运维变成一个团队；其次，还需要让整个团队的心智统一，这也是DevOps 真正的挑战。

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指标收集和可视化能力
Serverless 计算平台除了提供了基本的指标视图之外，还支持自定义指标视图，用户可以通过自定义的关键词指标搜索实现与业务相关的数据分析。

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但CR场景或者轻量级的代码浏览场景，这种方式就显得时效性比较低了，几分钟后或许用户已经完成了代码浏览，而且缺少持久化的存储会导致资源过度消耗。于是，LSIF就在这样的背景下应运而生，秉承用空间换时间的思想，提前计算好语法分析结果以特定的索引格式存储在云上，从而快速响应不同用户的多次请求。

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针对阿里巴巴内部主要的Java语言，我们利用开源Java代码解析工具Spoon[2]将Java源代码分析为AST（抽象语法树），然后捕捉定义和引用、定义与注释之间的关联，将坐标信息、注释内容，文本类型，所属文件等信息聚合，输出为统一的LSIF的Json格式。

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开发期间修复并适配了一些lsif-java的问题，如位置范围信息错乱，召回多种遗漏的高亮词类型，适配非Maven仓库的索引构建。同时还修复了Spoon关于无法正确解析注释中的部分注解的问题，PR已被Spoon社区接受合并

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生成lsif.json文件后，由于这个Json文件较大，直接由前端加载并响应请求不太合理，后期增量生成与维护难度也很大，所以我们还需要一步：将lsif.json转化为结构化数据，从而按需响应用户查询请求。

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lsif的图存储格式让人自然地联想到用图数据结构存储，图查询的速度也比较快，然而由于索引变化迭代较快，频繁更换的ID导致图存储难以适配增量方案，不同代码库不同语言的索引数据很难在一张图中结构化，参考了社区的相关实践，考虑到成本和性能，因为ES天然地适合大规模的数据存储和索引，我们最后选择了用ES（Elasticsearch）做结构化数据存储。