免费领取阿里云服务器2000元代金券！

第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。

第四阶段：到了2000年，开始进入互联网时代。大家也都有非常深刻的体会，无论是搜索、社交还是电商等都有非常广泛的应用，此时像MySQL、PG、Redis、MongoDB等开源数据库也得到了非常广泛的应用。

Gartner基本上每年都会发布魔力象限，所有的数据库厂商都会非常关注魔力象限。可以看到，2013年数据库魔力象限的领导者象限中主要包括Oracle、微软

所以无论是数据库还是数据仓库，其扩展性都变得越来越好，足以处理PB级别的数据。另外一面，大数据产品开始将SQL能力全部融合进来，甚至将事务ACID等特性集成进去

IT的可观测性技术一直在不断的发展中，从广义的角度上讲，可观测性相关的技术除了应用在IT运维的场景外

数据加工：也就是大数据ETL（extract, transform, and load）中T的功能，能够帮我们把非结构化、半结构化的数据处理成结构化的数据，更加容易分析。

关联关系：通过Trace可以计算出APP/服务之间的依赖关系；通过CMDB信息可以得到APP和PaaS、IaaS之间的依赖关系。通过关联关系就可以“顺藤摸瓜”，找到出现问题的原因。

三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。

这样做不是多此一举吗？这也是我在团队中推行DDD领域驱动设计落地的时候，很多同学提出来的疑问。