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-结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到数据中台
累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗

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数据中台是企业数智化的必经之路，阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的，“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。

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2013 年春，Docker 技术开源宣告了云原生计算的序幕。Docker 公司创新地提出了应用打包规范 Docker 镜像，它将应用及其所有依赖项打包，从而使应用可以在不同的计算环境之间快速、可靠地运行。容器技术提供了一个优雅的抽象，让开发所需要的灵活性、开放性和运维所关注的标准化、自动化达成平衡。

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在 Lambda 里，不需要管理服务器，它会根据请求去伸缩服务器，实现了高度自动化；它还以函数的形式来组织代码，函数相对于应用来说要更轻量，交付速度也更快。但是这种模式的缺点就是改造成本高，因为很多应用原来是一个巨大的单体或者微服务应用，很难改造成函数模式。

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支fb最开始是一个单体应用。随着业务不断发展，支fb拆分成了多个服务，衍生出了若干代架构。微服务是服务化后的进一步演进，服务的粒度比服务化更细，具有很好的流量管控机制，中间件和编程模型。

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异步要求将业务流程的核心部分抽象出来，使其不与非核心的内容耦合。从理论上看，核心部分越精炼，系统出错误的概率越小。

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首先，需要识别某流量是否与该业务相关；其次，需要将该流量接入到某个特定区域中；然后，该区域还需要将所有与完成该业务相关的节点都包含进来。这种设计需要一定的先验知识，因此需要定义一些元信息，比如流量入口。

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状态型数据的容灾设计
这两种数据在进行应用层容灾设计时需要不同的处理方式，状态型数据的容灾设计通常比较困难。比如，会员信息在出现错误时通常不能再写该数据，也不能让该用户重新注册一次支fb。状态型数据的容灾设计需要以数据库不可靠为前提。

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Cloud Native 既包含技术（微服务，敏捷基础设施），也包含管理（DevOps，持续交付，康威定律，重组等）。Cloud Native 也可以说是一系列技术、企业管理方法的集合。

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以上了解了 12-Factor 应用原则。在我们学习 K8s 的过程中，个人认为 K8s 结合service mesh 很好的满足了上面的每条原则。设计 K8s 和 ServiceMesh 的人很伟大，提出 12 原则的 AdamWiggins 很伟大。