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云计算的经济学基础来自规模经济。直观上，批量采购，带来更低的供应链成本；大型数据中心，降低运营成本。更重要的是，由于不同用户不同时间的工作负载不同，可以利用规模优势进行削峰填谷。

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此外，容器技术的标准化促进生态的分工和协同。基于 Kubernetes，社区开始构建上层的业务抽象。比如，服务网格 Istio、机器学习平台 Kubeflow 以及无服务器应用框架 Knative 等等。通过这样的架构分层，进一步降低了技术门槛，加速了云价值释放。

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作为云原生技术的演进，无服务器计算（Serverless）进一步释放了云计算的能力，将弹性伸缩、高可用、安全等需求由基础设施实现。无服务器计算抽象了运行时环境，让开发人员可以将更多的精力放在应用程序的设计和优化上，而不是与基础架构相关的配置和管理上；

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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)、汇总数据层(DWS, Data Warehouse Summary)和应用数据层(ADS，Application Data Store)。通过数据中台不同层次之间的加工过程实现从数据资产向信息资产的转化，并且对整个过程进行有效的元数据管理及数据质量处理。

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特别是要由唯一团队负责将核心业务数据统一加入数据中间层。允许部分业务数据有独立的数据团队按照统一的OneModel体系方法论建设数据体系，ODS数据基础层和DWD+DWS数据中间层因其统一性和可复用性，被称为数据公共层。

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突破性能瓶颈：每个应用都能独立的水平伸缩，使系统性能可以根据计算资源的增加而得到线性的扩展。

微服务的挑战

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在应用的水平扩容与缩容方面，通过容器化技术可以极大程度的减少操作系统安装以及系统级初始化的时间，但购买虚拟机的操作是无法避免的，所以在系统遇到流量增突的时候，依然没有办法实现快速水平扩容。我们可以预留一部分计算资源，放在资源池中，当应用有扩容需求的时候，就向资源池申请资源，当业务负载下降的时候，再把多余的计算资源归还到资源池中。

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IDC公司人工智能计划副总裁Ritu Jyoti指出：“越来越多的组织将采用人工智能，而且必须这样做。人工智能是可以帮助组织进行业务敏捷转型、创新和扩展的技术。”

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第一个是形散而神不散。架构其实是每个应用线每个业务线都有。有些技术同学本身就是有架构师的这种角色。阿里很早以前是专门有架构师岗位，专门的去做架构，但是做着做着架构师就做没了。