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GitOps改善了提升了交付效率，改进了开发者的体验，也提升了分布式应用交付的稳定性。GitOps在过去两年时间里，在阿里集团和蚂蚁都被广泛使用

传统的检索引擎只是对这些多媒体的名称和描述进行了索引，而并没有尝试对这些非结构数据的内容进行理解和建立索引，因此传统引擎的检索结果具有非常大的局限性。

目前，业内普遍使用的向量检索库是 Facebook AI 团队开源的 Faiss (Facebook AI Similarity Search) 引擎。

工业4.0的物联网应用，从行业的角度看，国外称作IoT industry或Industrial IoT，无非就是工业物联网的垂直网格，核心原因在于它不仅需要设备的安装

可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。

遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。

云的第一个阶段就是基础设施云化，这里就是云托管模式。基于云上的存储、网络等基础设施来构建应用，这种模式的核心价值在于资源的弹性和成本。下一个阶段中，云的体系已经远远超越了基础设施，能够看到在各个领域都出现了很多的云服务。因此，在今天需要考虑如何利用云服务的能力，以搭积木的方式来更快速地构建应用，而不是重复造轮子，这就是云原生的模式。

敏捷的应用角度流程 下图展示了应用交付的流程，代码通过统一管理的代码库存储和管理起来，再通过持续集成将其变成一个交付物，再将其存储到交付物仓库里面。交付物可以是容器镜像，也可以是代码包的模式。产出了交付物之后，可以自动地将其部署到测试、生产环境中去做版本部署，最后实现到生产环境的自动部署。因此这样应用交付流程的关键点在于实现高度自动化，而自动化的关键环节有两点：分别是基础设施即代码和环节间的自动化串联。

lsif的图存储格式让人自然地联想到用图数据结构存储，图查询的速度也比较快，然而由于索引变化迭代较快，频繁更换的ID导致图存储难以适配增量方案，不同代码库不同语言的索引数据很难在一张图中结构化，参考了社区的相关实践，考虑到成本和性能，因为ES天然地适合大规模的数据存储和索引，我们最后选择了用ES（Elasticsearch）做结构化数据存储。

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。因为很不接地气，它没有解决具体、真实、实际的问题。但现在可能更多的看到了，其实很多平台很多应用里面都会有一些架构师的角色，他们是在抽象这些技术问题，解决这些问题。所以第一点是行散神不散。优秀的技术同学一直在用架构的意识，解决实际的技术和业务问题，这就跟普通的技术同学有本质的区别。他不光是解决这一个问题，他可能解决这一类问题，用架构的思想去解决问题。

解决问题是制定问题的实施路径和解决方案，协同团队和上下游，推进问题的解决。架构要解决的问题一定不是一个局部问题，一定是一个全局问题。架构师一定会碰到各种各样的角色和链路，他要有这个能力去定义问题的解决方案和实施路径，同时要协同团队。他不能闷头做事，真的要抬头，并且是要有良好的沟通能力，跟所有的同学达成共识才能往前进。

每时每刻都在发生技术的升级和变革，只有持续不断的学习，才能对老的架构有新的认识，对于老的问题产生新的解法，要了解业界最近在发生什么变化，这个领域最关键的项目和人在做什么，学习他们的技术，学习他们的论文。我以前每天大概2到3个小时是用来学习。这几个小时的学习时间是我最放松的时间，不用去想太多事。

对于 Java 系的微服务应用， Java 系统的普通应用，以及非 Java 系应用而言，SAE 的极致弹性能力并没有本质的区别，都能通过 Serverless 技术提供系统的资源利用率。只不过 SAE 提供的一些附加价值，比如免费的微服务注册中心，就只能为 Spring Cloud 或 Dubbo 应用服务罢了。

统一数据基础层
我们通过各种方式采集到的丰富数据，在清洗、结构化后进入统一的ODS数据基础层。