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Service A 调用 Service B 的所有请求，都被其下的 Proxy（在 Envoy 中是 Sidecar） 截获， 代理 Service A 完成到 Service B 的服务发现、熔断、限流等策略，而这些策略的总控是在 Control Plane 上配置。

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基于 MicroVM 的安全容器占比将逐渐增加，提供更强的安全隔离能力。虚拟化和容器技术的融合，已成为未来重要趋势。在公共云上，阿里云容器服务已经提供了对基于 KataContainer 的阿里云的袋鼠容器引擎支持，可以运行不可信的工作负载，实现安全的多租隔离。

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在国外，有一个名为Instagram的照片分享软件，这个软件早期并没有火起来，后来他们通过数据分析发现了一个非常强硬的用户需求点，即“纯粹拍照并分享”。围绕这一点，他们对产品进行了大改版，并在较短时间内实现了用户数量快速增长，这是一个很好的数据驱动案例。反观国内，大一点的创业公司会优先考虑如何做概念，如何存活下来，像上述那样用数据实现业务驱动的很少。

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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在软件架构层面中， FaaS 将复杂的业务逻辑拆解成一系列细粒度的函数，并通过事件驱动的方式触发调用。函数之间是松耦合的，可以通过如下两种典型的模式进行协同、组合。

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这可以让应用执行与具体平台环境实现解耦，使得应用“Build Once, Run Anywhere”的理想逐渐形成现实。虽然目前 WebAssembly 已经超越了浏览器的领域，但是其发展还在非常初期，期待社区共同推动。

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定好目标后，一定要了解产品背后的数据质量。关于数据质量，公司内部、部门之间的指标定义各不相同，不过普遍存在数据不准、没有数据、数据脏乱差、易用性差等问题。如何解决？其实，数据中包含着业务需求，需求弄清楚了才会转化到埋点设计，埋点方案再转化为具体的研发。

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人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。

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随着业务规模的增长，不但来自于前端用户的请求频度会增加，链路也变得更长，这也代表着应用之间的调用关系变得越来越复杂。为了提升微服务系统在复杂链路下的健壮性和稳定性，有3个关键诉求需要我们去解决：

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缺少高可用保障：开源全链路监控方案并没有完整的高可用机制，当某个组件出现故障，比如服务器宕机的时候，无法自动恢复，需要人工介入进行解决，在这个过程中正常的监控会受到影响。