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我们需要记住，接口调用基于单个应用接口的维度，对链路信息进行提取并展示。当一个应用的某个接口存在问题的时候，我们能迅速通过这个功能定位这个有问题的接口。

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接下来就需要重点分析接口调用耗时过长的问题了。我们知道，接口调用耗时是应用自身的处理速度，加上下游所有环节处理速度，以及所有网络时延的总和。当应用存在下游依赖的时候，整个调用链路的任何一个环节耗时过高，都会影响到接口的整体耗时。

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创建报警
在ARMS控制台可以制定针对特定监控对象的报警，当报警规则被触发时，系统会以指定的报警方式向报警联系人分组发送报警信息，以提醒用户采取必要的问题解决措施。

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当然，这是他们根据产品的情况以及公司所处的发展阶段做的取舍：当时公司不急着变现于是收入被拿掉了，日活做的数据没有太大作用于是被拿掉了，拉新也被拿掉了。他们觉得产品留存很好，在当下阶段团队已经做到能力范围的上限了，投入更大的精力也不会有很大的提升。之后，他们只留下了日活跃占比和日活跃参与度，并调整了内部的报表体系。

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目前，一个比较好的解决方法就是把它前置，所有的功能在某一个页面的某一个位置，以一个具体的按扭呈现出来，并设置一个唯一的参数ID，再用事件和属性进行归类。这样一来，所有的页面和功能只需做一个埋点，所有页面的标记都可以用ID来标记。

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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。

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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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应对不确定性。业务在快速发展，需求在不断变化。即使再完美的软件架构，然而随着时间的推移，团队的变化，软件架构的调整不可避免。读《设计模式》，《微服务设计》等书字里行间写的都是“解耦”两字，让我们关注架构中确定性和不确定性的分离，提升架构的稳定性和应变能力。