仍可能导致网关和商户服务宕机，比如修改商户的鉴权信息可能使签约不成功。因此，签约服务需要实现灰度设计。
基于数据表示的深度学习功能。数据在神经网络的不同层上表示，然后根据数据模式导出输出。由于深度学习的完整功能是基于数据的，因此与其他AI算法相比，
近两年开始，随着 AWS Lambda 的出现，部分应用开始尝试利用 Serverless 来架构微服务，这种方式被称之为第四代微服务架构。
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。
敏捷基础设施（Agile Infrastructure）、康威定律（Conways Law）等，以及根据商业能力对公司进行重组。Cloud Native 既包含技术（微服务，敏捷基础设施）
适合 BI 查询应用；集群版提供高并发数据实时写入和查询能力，适用于高性能应用；弹性 模式版本存储廉价按量计费，适用于 10TB 以上数据上云场景。
MaxCompute有非常丰富的生态，推荐首先要看一下有什么工具，或者有哪些服务可以做，建议优先使用一些成熟的服务，尽量不要自己先写代码。
1、控制复杂性。由于业务的复杂性，需要我们用更好的手段帮助研发组织克服认知障碍，更好的分工协作。分而治之，关注点分离等手段皆是如此。
在云原生软件架构中，我们在设计阶段不只是关注软件如何被构建，也需要以终为始。关注如何合理设计和实现软件，才可以被更好地交付和运维。
不同的外部中间件通过 Java Connector Architecture 规范实现与应用服务器的插拔。应用通过 JNDI 在运行时实现与具体资源的动态绑定。
现在，很多企业都想实现数据闭环，其实闭环就是非常典型的方法论。那么，这个方法论究竟能不能解决问题？能不能在组织和团队里运行起来？背后是否缺失了哪些环节？
1 . 如何梳理整套系统的调用关系，并评判应用上下游依赖的合理性？
2 . 如何了解每一个应用的性能指标，并对系统容量进行合理的规划？
在拓扑图页签上，可以通过拓扑图更加直观地看到应用的上下游组件以及与它们的调用关系。相比全局拓扑图，单应用拓扑图能够展示更多细节信息，帮助使用者分析应用的上下游调用情况，从而更快速地找出性能瓶颈。
人生是一场马拉松，在漫长的征途中，难免有很多困惑。困惑就像枷锁，使我们步履蹒跚，困惑就像死锁，让我们停滞不前。
K8S通过Pod来管理一组容器组的生命周期，Pod是K8S调度的最小单元。应用服务部署与调度也是以Pod为单元，Pod也可称之为工作负载。