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他们是怎么理解，怎么来思考的，他们认为什么地方有问题。我再找他们要一些建议：我应该怎么去做。跟他们聊的过程中才知道我们需要做什么样大促，要把握什么是关键点，这都是一些宝贵的财富。

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技术的广度非常依赖于积累。你一定要带着问题去想，这个时候你才有记忆力、有了积累，慢慢的你技术的广度就会越来越深。你要了解数据库，你必须对下层的网络了解，所以我们要对网络，CDN可能要更进一步的认识。

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Percolator 是 Google 基于 BigTable 做的分布式系统，一个重要的设计就是使用了 Percolator 算法支持分布式事务。在 Percolator 算法中，最重要的参与者是客户端，更新被缓存在客户端，并在 Commit 时通过 2PC 提交到服务端。

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These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.

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在这个流程中，还没有涉及到对于流量精细粒度控制的高级灰度方案，但已经足够体现出其复杂性和操作难度了。如果仅仅依赖于简单的发布脚本进行管理，不但效率很低，还很容易导致顾此失彼，对系统稳定性造成巨大的风险。

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CI/CD 集成能力：SAE 与云效、云效 2020、 Jenkins 等产品进行了深入集成，可以方便开发者将构建好的应用快速部署。

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借助这一统一化数据整合及管理的方法体系，构建企业数据公共层，并可以帮助相似大数据项目快速落地实现。

数据中台数据加工链路也是遵循业界的分层理念：包括操作数据层（ODS，Operational Data Store）、明细数据层(DWD，Data Warehouse Detail)、

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云计算的核心技术创新加速规模效应的形成。比如，计算资源池化与虚拟化技术，让应用和底层硬件资源解耦。一方面提升资源利用率，降低计算成本；一方面提升了资源的弹性供给，弹性成为差异化云基础设施和传统 IDC 的关键能力。

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另外针对不太熟悉镜像或者不想感受复杂性的用户，我们也提供了 War / Jar 层面的部署，极大降低用户享受红利的门槛。

面向终态
在传统的运维领域有很多问题比较难解决，比如服务器因为各种各样的原因，突然负载高或者 CPU 高等

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云原生的发展使Serverless也得到了发展，FAAS是Serverless的一种典型实现，能够以非常小的成本搭建小程序。另外，低代码和无代码现在也非常流行。