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稳定性方面，流量洪峰到来时，阿里云Elasticsearch自研限流Qos插件，实现索引级别的读写流控，当单个索引查询/写入压力过大时，对指定索引，按照业务的优先级进行适当的降级，将流量控制在合适范围内。

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大数据实时分析与决策是当下比较火热的话题，企业希望技术能更快速地响应业务需求，阿里云也希望通过产品化的能力，帮助企业更快更好的使用数据，及时响应企业的数据需求。

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背后是Google在Borg大规模分布式资源调度和自动化运维领域的沉淀和系统化思考，认真理解Kubernetes架构设计，有助于思考在分布式系统系统调度、管理的一些本质问题。

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由于K8s内置工作负载的局限性，一些需求无法满足企业应用迁移的需求，通过Operator framework进行扩展成为了常见的解决方案。但是一方面对重复的需求重复造轮子，会造成了资源的浪费；也会导致技术的碎片化，降低可移植性。

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敏捷开发与可编程云基础设施结合在一起，大大提升了企业应用的交付效率。然而在这个过程中，如果忽视了安全风险控制，有可能造成巨大的损失。Gartner 论断，到2025年，云上基础设施99%的安全渗透问题是由于用户错误的配置和管理造成的。

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服务网格让网络安全架构与应用实现解耦，可以独立演进，独立管理，提升安全合规保障。此外利用其对服务调用的遥测能力，可以进一步通过数据化、智能化方法对服务间通信流量进行风险分析、自动化防御。云原生零信任安全还在早期，我们期待未来更多的安全能力下沉到基础设施之中。

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GitOps最初由Weaveworks的Alexis Richardson提出，目标是提供一套统一部署、管理和监控应用程序的最佳实践。在GitOps中，从应用定义到基础设施配置的所有环境信息都作为源代码，通过Git进行版本管理；所有发布、审批、变更的流程都记录在 Git 的历史状态中。

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类似 Cloud Foundry 的经典 PaaS 实现会建立一套独立概念模型、技术实现和扩展机制，这种方式可以提供简化用户体验，但是也引入了一些缺陷。无法和快速发展的 Kubernetes 体系相结合，无法充分组合使用多种新的技术实现，比如Serverless编程模型，支持AI/数据分析等新计算业务。但是基于K8s的PaaS平台缺乏统一的架构设计和实现规划，会出现很多碎片化的技术实现，并不利于可持续的发展。

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在阿里集团的DevOps平台“云效”和容器平台发布变更系统相结合，可以实现应用的“无人值守发布”。在发布过程中，系统持续收集包括系统数据、日志数据、业务数据等各种指标，并通过算法比对发布前后的指标异动。一旦发现问题，就可以对发布过程进行阻断，甚至自动化回滚。有了这项技术，任何一个开发团队都可以安全的做好发布工作，而不必担心线上变更导致的重大故障了。

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我甚至谈论的也不是具有专门领域知识的数据科学家和那些通才的数据科学家。在一个学科深入进去并精通,是会有很好的回报的;灵活地跨越多个学科之间需要非凡的天分,也会是收获颇丰的。本书会在这两个方面帮助到你。