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另一个 D2C 智能化的难点是模型识别的结果最终如何用于生成代码，例如组件识别模型能识别组件的类别，但最终生成代码使用哪个组件库的组件、如何识别 UI 中的组件属性值这些问题，imgcook 的平台能力与智能还原技术分层架构具备解决这些问题的能力，未来会有更多的智能化方案用于生产环境。

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后续我们会继续根据对 imgcook 的 D2C 智能化能力拆解，探索更多智能化解决方案，优化现有模型能力，建立算法工程闭环机制实现每一个模型的自我迭代，不断提高模型的泛化能力和线上识别准确度，辅助生成可维护性更高语义更强的前端代码。

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在物理机或虚拟机集群时代，我们管理的资源主要是以主机为单元的集群。单个主机节点，可以是一台物理机，或者是基于Hypervitor虚拟化中间件的VM，资源类型主要包括CPU，内存，磁盘IO，以及网络带宽。

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Service实现了服务端自动发现机制，即提供应用服务的一组Pod可以通过同一个服务域名访问地址对外提供服务，Pod的新增或者销毁不会影响该服务整体服务性能。工作负载通过Service绑定了一个虚拟IP以及端口，对于Pod分配的节点资源并不敏感，解耦了Service与节点网络资源，使得整个集群具备负载迁移，故障自愈的能力。

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Ingress与Service对象不同，是K8S对集群外部提供服务的一种资源对象。在K8S出现之前，我们对于负载与流量控制，多是采用Nginx反向代理和负载均衡，横向扩展服务端处理负载的能力。

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当检测到readinessProbe失败，应用服务进程无法正常处理请求时，该Pod不再被重启，而是从Service端点摘除，不再接收Service的请求负载，类似流量降级，已确保该Pod可以正确处理已接收的请求负载。

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Burstable：Pod设置requests和limits，但是requests小于limits。这种Pod具有最低的资源保证，即当节点资源竞争，不再有Best-Effort这种Pod时，优先销毁或迁移该类Pod。

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Guaranteed：Pod设置requests和limits，且requests 等于limits。这种Pod具有最高的资源保证。QOS级别高于Burstable和Best-Effort。所以，建议在定义应用服务的Pod模版时，对于容器资源保证，服务质量要求高的Pod，尽量配置合适的requests和limits。

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既然ClusterIP都是在Pod启动之后随机分配的，那么其他服务Pod是如何发现这个ClusterIP并与其通信的呢？主要有两种方式：
环境变量

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人们必须制定一些策略和措施以确保不会滥用人工智能技术。从本质上来说，人们在全球互联网上留下大量数据，而不良行为者可能将其用于不当目的。而这就是为什么数据治理如此重要的原因。