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Serverless 技术无缝是云计算和云原生应用架构的发展方向，但对于微服务应用的开发者而言，不管是 FaaS 形态，还是 Serverless Kubernetes ，都存在一定的局限性。

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从整体上看，数据中台体系架构可分为：数据采集层、数据计算层、数据服务层三大层次。通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。

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从经济学的角度来讲，云计算是 IT 产业发展的必然阶段。互联网和移动互联网时代的到来，加速了企业的数字化转型。云计算可以提供时刻在线的服务能力，并满足日益增长不断变化的计算需求。

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以 API 方式交付 IT 能力，一方面可编程的基础设施极大提升了 IT 的敏捷性，更好地支持业务敏捷性；一方面 API 可以更加方便地被集成到三方服务商的解决方案中，进一步加速规模效应产生。

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在 1988 年，当时施乐 PARC 的首席科学家 Mark Weiser 提出了“Ubiquitous Computing”的概念，“在未来，计算将无处不在”。随着互联网的发展和进化，5G、AIoT 等新技术的涌现，随处可见的计算需求已经成为现实，无处不在的计算正在改变我们的世界。

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作为一个复杂的业务应用，如何实现技术支撑对蚂蚁非常关键。蚂蚁目前正在尝试许多FAAS相关的技术选型，但从更大的范围来看，微服务仍然是主流的选择。

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总的来说，对于一个给定的业务场景，高可用设计需要分析它的业务特点，可用性的要求，从而设计对应高可用设计的节点。比如，如何设计以查询功能为主的节点，特别是当其所依赖的数据库不被信任时。

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扩大的方式也要从我们做大家用，变成我们做样板，大家模仿并衍生出更多优秀的应用案例。同时，加强应用领域和核心领域之间的链接，充分回流应用思想、应用方法、应用能力……反哺核心领域，用来自实际应用场景的客观需求，数据化驱动核心领域的精益迭代。

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这不妨碍我们写出遗传算法和蚁群算法去在模拟或现实的环境中训练出这些具备鲁棒性的模式和算法，这种写程序的方法本来就很鲁棒了。回忆一下，以往我们在写代码的时候都是想清楚了再写，今天，用智能化思维解决问题的时候想不清楚就能写代码，这种软件开发的方式还不够鲁棒么？

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尽管自动驾驶汽车有很多好处，但仅凭深度学习就无法使自动驾驶汽车成为高级智能的交通工具，因为阻碍自动驾驶汽车走向主流发展的障碍很多。借助深度学习，检测对象的准确性确实会提高，但要付出大量数据的代价。